Метод линейной регрессии

Нуль-гипотезу отклоняют, если < (1-а/2),п-1- Мощность этого теста несколько меньше, чем у соответствующего теста для двух выборочных средних (см. случай 3 в табл. 12.1-7), поскольку тестовые статистики в этих случаях имеют соответственно 71 — 1 и 2(т1— 1) степеней свободы. Однако даже несмотря на это, использование парного теста в данном случае предпочтительнее, поскольку возможные посторонние эффекты, увеличивающие разброс данных, могут полностью лишить смысла результаты обычного -теста для двух средних. Отметим, что парный -тест основан на допущении, что погрешности (как систематические, так и случайные) не зависят от содержания определяемого компонента. Очевидно, что если это содержание изменяется от образца к образцу в широких пределах, то указанное допущение надо считать весьма смелым. Поэтому в подобных случаях применять парный -тест не следует. Вместо него лучше использовать метод линейной регрессии (см. ниже). [c.445]

Точками, расположенными около ТЭ, можно теперь пренебречь и, таким образом, добиться повышения правильности и точности определения, особенно при построении соответствующих прямых с использованием метода линейной регрессии. [c.731]

Численное значение к и ее средняя квадратичная ошибка б могут быть получены из полулогарифмической анаморфозы методом линейной регрессии, либо непосредственно по клиническим данным с использованием метода максимального правдоподобия [29]. [c.548]

Метод максимального правдоподобия дает минимальные оценки для величин а [30]. При помощи методов линейной регрессии и метода максимального правдоподобия по формулам (23) и (24) были получены значения /с и а по материалам шестнадцати работ [28, 31—45], которые приведены в таблице. [c.549]

В таблице приведены средние арифметические значения величин к, найденных по методу линейной регрессии (0,0219 мес ) и по методу максимального правдоподобия (0,0233 мес ). [c.551]

Если взять среднее арифметическое значение к, вычисленных по методу линейной регрессии, но при этом учесть, что число больных в разных группах варьировало, т. е. придать каждой из кон- [c.551]

Из полученных результатов вычисляют среднее, если необходимо, для каждого содержания серы. Из полученного набора данных строят калибровочную кривую методом линейной регрессии, вручную или с помощью компьютера, используя содержание серы как независимую переменную и показания как зависимую переменную. [c.223]

Наибольшей точностью грели методов добавок обладает метод последовательных вычитаний Грана. Линеаризация в методе Грана функциональной зависимости измеряемого параметра (потенциал индикаторного электрона) от объема вводимой добавки позволяет использовать для расчета результатов анализа метод линейной регрессии. Методы стандартных добавок предполагают использование нелинейной регрессии, что, как известно, увеличивает погрешность результатов анализа. [c.131]

Рис. 15. Кинетическая кривая выживаемости больных, полученная с исиоль-зованием показателя экспоненты, рассчитанного методом линейной регрессии по ре.зультатам 28361 радикальной операции по поводу рака желудка в разных странах мира (Англия, Германия, Канада, Норвегия, СССР, США, Швеция, Финляндия, Франция и Япония)

Решение этого уравнения находят либо графическим путем, либо методом линейной регрессии ку = 9,0 мин = 1,5 10" с и А 2 = 3,89А 1 = 3,5 10 мин" =5,84-10" с" . [c.76]

Графически или методом линейной регрессии, используя результаты эксперимента, находим kj, = 5,0 10 мин = 8,3 10" с . Для нахождения кз можно учитывать расходование каждого из галогенопроизводных. Например, используя уравнения (4) и (8) [c.77]

Обработка экспериментальных данных методом линейной регрессии позволяет определить ц/А, = 6 10 -ц/А. = -4,8 10 , г= 1, откуда находим ц = о (а сто = 10 М, кг = 1,5 с ), следовательно кх = 500 моль л с . Зная А. = кхо + к х + кг, вычисляем к х = 6 с". [c.267]

Графически или методом линейной регрессии получаем к = = 1,205-10 2 с 1п(1>- /) ) = -0,4322 коэффициент корреляции г = -0,9993. Как видим, предложенная кинетическая модель удовлетворительно объясняет экспериментальные результаты [c.285]

Разложение генетической дисперсии на аддитивную [а ) и доминантную (од) компоненты методом линейной регрессии [c.47]

Величины Ж ст можно определить методом линейной регрессии или при помощи соответствующих коэффициентов регрессии. Для описания хроматографической системы не следует использовать некорректные величины п линейные приближения зависимостей, которые подчас не являются линейными. Разработанная автором новая концец- [c.40]

Как видно из рис. 1, степени сшивания Пс и Лс сопоставимы по порядку, поэтому можно ожидать, что процесс кристаллизации может протекать как в мягкой , так и а жесткой фазах. Было проведено сопоставление полуперио-да кристаллизации Т1/2 и степени кристалличности АГ/Г для резин, наполненных техуглеродом разной дисперсности, модифицированных разными способами. Методом линейной регрессии были получены следующие уравнения [c.110]

Строя график в координатах (Ф ), [СН3СНСО] уравнения (7), получают прямую линию. Угловой коэффициент прямой tga = АгзДз, отрезок, отсекаемый на оси ординат, равен 1 + к4/кг- В данном случае методом линейной регрессии получены следующие резуль- [c.152]

Обработка экспериментальных данных методом линейной регрессии дает следующие результаты Ад /г тах = 1/ тах= 10 коэффициент корреляции г= 1 следовательно, Уп1ах= моль л" х хс- Км= 10- М [c.261]

Рассмотрим область значений ф— -фмакс, т. е. П—>-Пмакс = = 1—фмакс, соответствующую максимально плотной упаковке частиц. В результате обработки экспериментальных данных [58] методом линейной регрессии можно получить уравнение прямой регрессии следующего вида [c.57]

Обш им недостатком всех кривых титрования в потенциометрии является их 5-образная форма. Как следствие конечная точка титрования располагается в области максимального наклона кривой, где точность измерения наименьшая. В работе [2] показано, что наименее точные результаты получаются при конечной точке титрования, располагающейся на обычной кривой титрования, независимо от способа построения кривой. При построении кривой титрования в координатах А /Л1/—V результаты несколько лучше. Однако и в этом случае наиболее важные для нахождения конечной точки титрования экспериментальные значения по-прежнему находятся вблизи от точки перегиба, подвергаясь значительной погрешности измерения. Именно по этой причине Гран [45] предложил использовать в качестве кривой титрования зависимости АУ1АЕ от V. В этих координатах на графике получаются две линейные зависимости, точка пересечения которых лежит на оси абсцисс и соответствует конечной точке титрования. Точками, расположенными вблизи от конечной точки титрования, можно теперь пренебречь и таким образом добиться повышения правильности и точности определения, особенно при построении соответствующих прямых с использованием метода линейной регрессии[2]. [c.134]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология