Cтраница 2
Взк, то нулевая гипотеза о незначимости связи между Х и Хг, а также Xi и Х отвергается. Но tBztK, поэтому величины Х % и Хз являются независимыми. Следовательно, условия шлифования, обусловливающие изменение погрешностей формы влияют одновременно и на уровень значения параметра шероховатости и погрешности размера. [16]
Если гипотеза Б верна, то незначимость фактора ХЭт во всех экспериментах с горизонтальными эталонами объясняется несущественностью различий между уровнями фактора ХЭт ( ФО внизу () и вверху ( -)) для указанных эталонов. [17]
Приведем правило, позволяющее установить значимость или незначимость ранговой корреляционной связи Кендалла. [18]
Применение плана этого типа возможно в случае незначимости взаимодействий межу факторами А, В и С. Если это предположение не выполняется, то главные эффекты смешаны с эффектами взаимодействия. Например, представим себе, что взаимодействия с фактором А пезначимы, но взаимодействие ВС значимо. [19]
На этом этапе важно выдвинуть гипотезы, объясняющие незначимость эффектов. [20]
Приведенные данные показывают, что при использовании предложения о незначимости эффектов взаимодействия факторов можно дать оценку коэффициентам линейной математической модели для трех факторов из четырех опытов, для четырех-семи факторов из восьми опытов, при этом значительно сокращается число опытов. [21]
В конце выдается значение - статистики при проверке гипотезы о незначимости регрессии в целом и значение соответствующей вероятности. [22]
В обшем объеме работ период затухания не рассматривается, вследствие его незначимости. [23]
Из этого следует, что экспериментальные данные не подтверждают гипотезу о незначимости эффектов взаимодействий. В этих условиях адекватность планирования по латинскому квадрату сомнительна: главные эффекты смешаны со взаимодействиями. [24]
Гипотеза об отсутствии гетероскедастичности ( условие / const) принимается в случае незначимости регрессии (7.21) в целом. [25]
Если значение F-критерия, рассчитанное по экспериментальным данным, превышает критическое, то гипотеза о незначимости эффектов взаимодействия не подтверждается. В этих условиях главные эффекты смешаны с эффектами взаимодействий. Для эффективного использования экспериментальных данных здесь очень важно суметь выдвинуть дополнительные гипотезы. [26]
Дисперсионный анализ результатов опыта представлен в табл. II.5.4, из которой видно, что условия незначимости вариаций в строках 2, 3 и 4 и значимости вариации в строке 1 выполняются, что позволяет перейти к дальнейшим расчетам. [27]
Затем с помощью отношений дисперсий si, SB, s к SQ проверяют нулевые гипотезы относительно незначимости влияния каждого фактора. [28]
Указатель значимости своим состоянием включен или выключен ( 1 или 0) показывает соответственно значимость или незначимость последующих цифр источника или символов сообщений. Значащие исходные цифры замещают соответствующие символы выбора цифры или начала значимости в поле результата. В поле результата значащие символы сообщения не изменяются. [29]
Выдвижение дополнительных гипотез о незначимости некоторых взаимодействий может оказаться весьма эффективным приемом в случае, когда гипотеза о незначимости всех взаимодействий не подтверждается. [30]