Однофакторного дисперсионный анализ

Cтраница 1

Результаты однофакторного дисперсионного анализа показывают ( рис. 1), что значения величин я ( 0) ( в 9 случаях из 12) значимо зависят от произносимого слова. В 10 случаях из 12 тип ударного гласного является статистически достоверным источником различий. Для 4 случаев из 12 значимый источник различий - положение гласного в слове и номер серии. Меньшее значение имеет длина слова. [1]

Описанная методика однофакторного дисперсионного анализа может быть использована не только при анализе пористости фильт-рующих патронов ( перегородок), но я при оценке факторов, влияющих на эффективность работы технологического оборудования. [2]

Результаты ассоциативного анализа для упруговодонапорного режима. [3]

В работе применена схема однофакторного дисперсионного анализа с неравным числом наблюдений на каждом уровне, где анализируется влияние на конечную газоотдачу каждого отдельного фактора и их комплексов, рассматриваемых также как отдельные факторы. [4]

В качестве примера показано использование однофакторного дисперсионного анализа при контроле пористости восьми различных образцов фильтрующих патронов цилиндрической формы длиной 250 мм, наружным диаметром 68 мм и толщиной стенки 20 мм. [5]

Методом однофакторного дисперсионного анализа показано существование зависимости УЭС от диаметра. [6]

Член в квадратных скобках, состоящий из суммы отклонений от его среднего значения приу - м уровне фактора равен нулю как сумма центральных случайных величин. Оставшееся соотношение является основным уравнением однофакторного дисперсионного анализа. Оно показывает, что сумма квадратов отклонений от общего среднего равна сумме квадратов отклонений средних по уровням фактора от общего среднего плюс сумма квадратов отклонений результатов от средних по уровням фактора. [7]

Член в квадратных скобках, состоящий из суммы отклонений от его среднего значения при j - м уровне фактора равен нулю как сумма центральных случайных величин. Оставшееся соотношение является основным уравнением однофакторного дисперсионного анализа. Оно показывает, что сумма квадратов отклонений от общего среднего равна сумме квадратов отклонений средних по уровням фактора от общего среднего плюс сумма квадратов отклонений результатов от средних по уровням фактора. [8]

Дополнительная - информация о законе распределения случайных величин позволяет использовать более сильные методы в модели однофакторного анализа как при проверке гипотез, так и для оценки параметров. Совокупность этих методов носит название однофакторного дисперсионного анализа. Вторая, используя это предположение, дает близкий к о2 результат только в том случае, если гипотеза верна. [9]

Другим подходом к исследованию однородности дисперсного материала СО является непосредственное исследование распределения аттестуемого компонента по пробам. Наиболее подходящей моделью в этом случае является модель однофакторного дисперсионного анализа со случайными уровнями факторов неоднородности. В рамках этой модели решается задача опенки компонентов дисперсии, вызванной действием фактора, уровни которого изменяются случайным образом и их невозможно фиксировать. Выводы о значении дисперсии погрешности неоднородности материала СО при этом делаются па основе анализа конечного числа отобранных случайным образом проб. [10]

Поэтому в общем он не приводит к разумным оценкам при вычислении ошибки пробоотбора. В связи с этим целесообразно рекомендовать обратный путь, а именно производить отбор проб исходя из практического опыта, а затем проверять результаты такого отбора статистически. Для этого с помощью однофакторного дисперсионного анализа ( см. разд. По предположению Томплинсона [14] отбор пробы можно считать безукоризненным, если его ошибка составляет примерно четыре пятых общей ошибки. [11]

Страницы: 1