ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Проверка гипотезы линейности из "Применение математической статистики при анализе вещества" При разработке новых аналитических методов, основанных на применении градуировочных графиков, всегда нужно проверять гипотезу линейности. [c.268] Эта формула имеет больше степеней свободы, чем каждая из оценок, подсчитанных в отдельности. Применение сводной дисперсии в дальнейшем статистическом анализе делает его более чувствительным. [c.270] НИЯ пробы, связанными с его металлургической историей . С последним фактором постоянно приходится встречаться при изучении градуировочных графиков, построенных по вторичным эталонам, отобранным непосредственно из производственных образцов. В этом случае надо, конечно, учитывать и возможность появления ошибки при установлении содержания вещества в эталоне. [c.271] Физическая интерпретация Оф может быть различна в зависимости от условий эксперимента и характера изучаемого материала, но метрологический смысл ее всегда остается вполне определенным. Эта величина характеризует ту ошибку, которая не может быть уменьшена путем увеличения числа параллельных определений и которая имеет различную величину для различных до своему составу проб. [c.271] Наш опыт показал, что при разработке новых методов эмиссионного спектрального анализа всегда полезно проверять гипотезу линейности и оценивать величину Оф, варьируя условия эксперимента. Пользуясь этим приемом, можно достаточно обоснованно выбрать такие условия нроведения анализа, которые дадут возможность свести к минимуму нелинейность графика. [c.271] Таким образом, для обоих градуировочных графиков гипотеза линейности, безусловно, должна быть отброшена. [c.272] Расположение точек относительно градуировочных графиков не дает нам возможности предполагать, что мы сможем уменьшить методические ошибки, если для построения графиков возьмем какую-то кривую высшего порядка. Здесь кажется весьма правдоподобным высказанное выше предположение о том, что гипотеза линейности не выполняется из-за того, что результаты анализа эталонов отягчены методическими ошибками, которые можно рассматривать как случайные величины по отношению к линии регресии. [c.272] Вернуться к основной статье