F-критерий - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Рассказывать начальнику о своем уме - все равно, что подмигивать женщине в темноте, рассказывать начальнику о его глупости - все равно, что подмигивать мужчине на свету. Законы Мерфи (еще...)

F-критерий

Cтраница 1


1 Итоговая таблица регрессии. [1]

F-критерий используется для проверки гипотезы о значимости регрессии. В данном примере мы имеем большое значение F-критерия - 134.178 0 и даваемый в окне уровень значимости р 0.000 0, показывающие, что построенная регрессия высоко значима.  [2]

3 Дисперсионный анализ PBIB ( 2-схемы ( без раскрытия межблоковой информации. [3]

Если F-критерий оказывается значимым для выбранного уровня значимости, нужно выяснить, какие же скорректированные средние значимо отличаются друг от друга.  [4]

Расчет F-критерия для отобранных уравнений показал, что они значительно больше табличных. Это говорит о представительности полученных регрессий.  [5]

Величина F-критерия, оценивая значимость уравнения регрессии в целом, характеризует одновременно и значимость коэффициента ( индекса) множественной корреляции.  [6]

7 Дискретно-непрерывные модели цехов. [7]

Значение F-критерия по каждому классу позволяет говорить об адекватности моделей и описываемых ими явлений. Значение корреляционного отношения, близкое к единице, указывает на сильную зависимость абсолютного расхода электроэнергии от объема выпуска продукции в каждом классе.  [8]

По F-критерию производится проверка, значимо ли они различаются между собой. Ясно, что если наибольшая и наименьшая дисперсии не отличаются значимо, то дисперсии, имеющие промежуточные значений, так же не могут значимо отличаться друг от друга.  [9]

Фишера ( F-критерий), определенный для и2 - распределения случайной величины.  [10]

Фишера 581 F-Критерий 580 - 582 Q-Критерий 599 - Критерий 579 - 581 Х2 - Критерий 582 - 584 Кулон, как стандарт 115 - 117 Кулонометрическое титрование 304 - 306 Кулонометрия 116 ел.  [11]

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.  [12]

Если величина F-критерия превысила критическое значение Fa f f то нулевая гипотеза бракуется.  [13]

14 Схема двухфакторного дисперсионного анализа. [14]

На основе F-критерия принимаются решения о форме уравнения регрессии, о статистической значимости той или иной объясняющей переменной при построении многофакторного уравнения регрессии ( см. гл.  [15]



Страницы:      1    2    3    4