Дисперсия коэффициентов регрессии

Значения дисперсии коэффициентов регрессии вычисляются по формулам [c.156]

Оценим дисперсию коэффициентов регрессии. Исходя из уже упомянутого предположения о нормальности распределения погрешностей, следует считать, что выборочные коэффициенты регрессии также распределены нормально, и их дисперсии могут быть вычислены по формулам [c.242]

Гипотеза о значимости коэффициентов регрессии проверяется следующим образом. Рассчитывают дисперсию коэффициента регрессии. Для факторных планов на двух уровнях она равна [c.89]

И получаем отсюда дисперсию коэффициентов регрессии [c.200]

Анализ формулы (2.37 ) показывает, что дисперсия коэффициента регрессии 5 тем меньше, чем дальше значение х, лежит от его среднего значения х, т. е., чем шире интервал концентраций (содержаний), выбранный для построения градуировочной кривой. [c.40]

Расчет значений дисперсии коэффициента регрессии 5 , доверительного интервала A6i и значений проводят по формулам [c.50]

Анализ уравнения множественной регрессии (табл. 32) показал, что не все коэффициенты значны. Для проверки значимости коэффициентов находим дисперсию коэффициентов регрессии [c.205]

Используя указанные обозначения можно записать формулы для вычисления дисперсий коэффициентов регрессии [c.88]

Расчет значений дисперсии коэффициента регрессии доверительного интервала А 1 и значений р проводят по формулам [c.50]

Проверим значимость коэффициентов уравнения пегпрггии линеиные аффекты и эффекты взаимодействия. По формуле (Vni.82) находим дисперсию коэффициентов регрессии [c.230]

При умножении этой матрицы на дисперсию воспроизводимости, оцененную по результатам параллельных опытов, можно получить оценки дисперсии коэффициентов регрессии, определяемые диагональными элементами матрицы [c.430]

В соответствии с уравнением (11-173), дисперсии коэффициентов регрессии, найденных по плану полного факторного эксперимента, равны произведениям опытной дисперсии на элементы диагонали матрицы ошибок, а так как все последние равны 1/N, то и все коэффициенты регрессии оцениваются с одинаковой и притом с наибольшей возможной точностью [c.436]

Затем по формуле (И-178) определяют дисперсию коэффициентов регрессии sl и их доверительный интервал [c.436]

Вычисленные по формулам [7 ] оценки дисперсий коэффициентов регрессии показали, что большинство коэффициентов незначимы (накрываются доверительными интервалами и, следовательно, равны нулю). [c.33]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология