Коэффициент незначимый

После отбрасывания незначимых коэффициентов 6 [c.142]

Коэффициент регрессии считают статистически значимым, если его абсолютная величина больше доверительного интервала, т. е. 1 /1 > (Ь,), где / — коэффициент Стьюдента (см. табл. 1.1) для заданных доверительной вероятности а и числа опытов л. Следует иметь в виду, что коэффициент регрессии может оказаться незначимым, если основной уровень фактора расположен в оптимальной области или очень мал интервал варьирования гю анализируемому фактору. [c.19]

Использование дробного факторного эксперимента часто обеспечивает значительное уменьшение числа опытов. Особенно в случае функции от многих переменных, когда эффекты совместного взаимодействия этих переменных незначимы, т. е. коэффициенты [c.29]

Проверка по критерию Фишера показывает, что при полученных коэффициентах уравнения регрессии являются адекватными. Статистически незначимые коэффициенты заменяют в уравнениях регрессии нулями. Так, /1 не зависит от произведений х х , х х , х Хз, а также от х и х . [c.49]

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

Значимость коэффициентов проверяют по критерию Стьюдента. Если незначимым оказался один нз квадратичных эффектов, после его исключения коэффициенты уравнения регрессии необходимо пересчитать. [c.196]

Табличное значение критерия Стьюдента 4,о5(Э) =2,26. Коэффициенты и и незначимы. Уравнение регрессии имеет вид [c.302]

Если коэффициент окажется статистически незначимым (I Ьг] < /Х ,.), его заменяют нулем это означает, что в исследованных экспериментальных условиях входная переменная Х не влияет на выходную переменную у. [c.46]

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости 0 = 0,05 и числа степеней свободы / = 2 р(/)=4,3. Таким образом, коэффициенты 62, 12, 13 и 6123 незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение регрессии имеет вид [c.165]

Итак, по собранным результатам осуществляется переход к новым условиям ведения процесса или выясняется необходимость сбора дополнительных сведений о процессе — при больших ошибках измерения величин у и (или) статистически незначимых коэффициентах регрессии. [c.42]

Подчеркнуты незначимые коэффициенты. [c.48]

В том случае, если какие-либо эффекты взаимодействия или квадратичные эффекты вносят малый вклад в значение выходной величины, то коэффициенты при них будут незначимы и их влиянием можно пренебречь. [c.176]

Для определения уравнения регрессий воспользуемся ротатабельным планом второго порядка [15] (см. табл. 2.2). Число опытов в матрице планирования для ге=5 равно 32. Ядро плана представляет собой полуреплику 2 1 с генерирующим соотношением х =Х1Х2ХзХ4. По эксперименту в центре плана определяется дисперсия воспроизводимости 5 о р=4,466 с числом степеней свободы /1=5. На основе табл. 2.2. по методу наименьших квадратов рассчитываются коэффициенты уравнения регрессии второго порядка и их ошибки. Значимость коэффициентов проверяется по критерию Стьюдента (2.24). Табулированное значение критерия Стьюдента для уровня значимости 17=0,05 и числа степеней свободы /х=5 равно ,(/)=2,57. После отсева незначимых коэффициентов, для которых -отношение меньше табулированного, получаем уравнение регрессии в безразмерной форме [c.96]

Табличное значение критерия Стьюдента 0,05(8) =2,31. Коэффициенты 2, b , Ьб, 6 незначимы, так как составленные для них -отношения меньше табличного. Послс исключения незначимых коэффициента уравнение регрессии примет вид [c.177]

Тлбулированное значение критерия Стьюдента для уровня значимости р=0,05 и числа степеней свободы /=3 р(/)=3,18. После отсева незначимых коэффициентов, для которых /-отношение меньше табулированного, получим уравнение регрессии в безразмерном виде [c.189]

Незначимые коэффициенты корреляции. [c.104]

Наличие связей между исследуемыми величинами определяли ио значению критического коэффициента корреляции т)кр, определенного ио соответствующим таблицам [151] для уровня значимости 5%. Если коэффициент парной корреляции превышает т]ьр, то между исследуемыми параметрами существует корреляционная связь. Если т)<г)кр, то коэффициенты корреляции незначимы. При этом нельзя определить, существует ли корреляционная связь между параметрами или она отсутствует связи может не быть или она не выявлена из-за недостаточного количества статистических данных. [c.104]

Математическое описание системы получено методами корреляционного и дисперсионного анализа. Для этого были обработаны результаты измерений по данным нормальной эксплуатации оборудования. Параметры математического описания приведены в табл. У.4. Статистически незначимые коэффициенты исключены из уравнений множественной регрессии. [c.197]

Для уровня значимости р = 0,05 и числа степеней свободы i 2 табулированное значение критерия Стьюдента (/) = 4,3. Таким образом, коэффициенты Ъ , и незначимы и их [c.195]

Однако, при анализе полученных зависимостей было установлено, что коэффициент ап, учитывающий взаимодействие факторов Т W V, является незначимым, причем неучет этого коэффициента практически не влияет на получаемые оценки оптимальных значений параметров. Выход кокса во всех трех экспериментах удовлетворительно описывался линейным приближением. [c.108]

Коэффициенты адекватных (по критерию Фишера) уравнений регрессии в натуральной форме после отсева незначимых параметров сведены в табл. 4..5. [c.136]

После отсеивания незначимых коэффициентов уравнение регрессии приняло вид [c.20]

Таким образом, толщина слоя с аномальными свойствами У - функция семи аргументов, роль и относительная значимость каждого из них были установлены в процессе обработки фактических данных. Результаты математической обработки представлены в виде корреляционной матрицы (табл. 7, звездочкой отмечены незначимые коэффициенты корреляции). [c.57]

Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты пересчитываются заново, поскольку коэффициенты закоррелированы друг с другом. Адекватность уравнения проверяется по критерию Фишера [c.136]

Коэффициент незначимо отличен от нуля Роо5 =2,57 уровень значи< мости а = 0,05. [c.343]

Для процессов переработки нефтяных фракций коэффициенты Vij определяются с погрешностью. Тогда можно считать незначимыми разности типа V2d—vwvai/vii, если они близки к экспериментальной ошибке определения массы вешества Аг или расчета коэффициента 2d- [c.104]

Далее процедура повторяется для второй строки и т. д. Если, осуществив операции (а) и б) для всех р строк, не получили ни одной строки, все элементы которой равны нулю, все реакции независимы. Если же получено g незначимых строк, то ранг матрицы и число независимых реак1щй равно (р— )> и g реакций можно исключить из рассмотрения. Таким образом, определение числа линейно независимых реакций требует определения коэффициентов V. Это не вызывает затруднений для реакций индивидуальных веществ, но не для превращений технологических групповых компонентов. В последнем случае не обязательно создавать модель процесса, так как значения V,/ можно найти из общих соображений о соотношениях компонентов в ходе процесса. Для иллюстрации этого рассмотрим реакцию каталитического крекинга легкого газойля А, продуктами которой являются бензин А1, таз А2 и кокс Аз- Предположим, что процесс проводится без рециркуляции. При этом можно использовать представления о непревращенном сырье и описать процесс схемами [c.79]

Если больше табулированного <г (/х) для выбранного уровня значимости и числа степеней свободы /1, равного числу степеней свободы дисперсии воспроизводимости /восяр то коэффициент aJ значимо отличается от нуля. Незначимые коэффициенты исключаются из уравнения регрессии. Оставшиеся коэффициенты при обработке пассивного эксперимента пересчитываются заново, поскольку они коррелированы друг с другом. [c.94]

Незначимость коэффициентов Ь при факторе X, указывает на незначительное влияние добавки водяного пара на выход этилена. Поэтому в последующих сериях опытов фактор Ха был стабилизирован на среднем уровне. [c.61]

Незначимость коэффициентов регрессии при всех фак- [c.61]

Программы для ЭВМ Искра-1256> составлены по аналогичному принципу. Однако ввиду ограниченности объема памяти машины мы вынуждены были, во-первых, ограничиться числом измерений аналитического сигнала стандартных растворов для построения градуировочного графика п<12. Во-вторых, общую программу разделить на две. Программа 1 включает проверку значимости коэффициента а, и в случае его значимости, т. е. линейной зависимости у = а + Ьх, охватывает любой из вариантов разд. 2.3.2. В случае незначимости коэффициента а, т. е. при линейной зависимости у = Ьх, расчеты ведут по программе 2, которая охватывает любой из вариантов разд. 2.3.3. [c.358]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология