Фишера распределение квадрат

Методов расчета флуктуаций плотности в столь малых элементах объема пока что нет. Но с помощью модельных опытов и по данным о радиальной функции распределения атомов можно найти средний квадрат флуктуации координационного числа <(Дг) >. Он отличается от <(АЛ и)>- При расчетах средних квадратов флуктуаций плотности и числа молекул предполагается, что объем и неподвижен. При вычислении среднего квадрата флуктуаций координационного числа рассматривается движущийся объем и, неизменно связанный с каким-либо атомом жидкости, находящимся в его центре. Для вычисления <(Д надо было бы знать тернарную функцию распределения (см. 44). Но трудности расчета тернарной функции очень велики, поэтому И. 3. Фишер и В. К. Прохоренко 121, 26] воспользовались суперпозиционным приближением (см. гл. VI). В этом приближении средний квадрат флуктуаций числа молекул в упомянутом перемещающемся объеме равен [c.135]

Распределение Фишера. Если Ц. и тУ независимые случайные величины, распределенные по закону "хи-квадрат" с числами степеней свободы и ( е соответственно, то величина [c.14]

Обсудить свойства некоторых важных распределений нормального, хи-квадрат, 1-распределения Стьюдента, Р-распределения Фишера. Подчеркнуть, что неопределенности, связанные с измерительным процессом, приводят к разбросу результатов анализа. [c.416]

В табл. 52 приведены эффекты факторов, введенных в планирование на двух уровнях, полученные по формуле (У.133). Значимость этих эффектов проверялась по критерию Стьюдента. Табличное значение критерия Стьюдента /0,05(6)— 2,45. Эффект фактора Ха (соотношение реагирующих компонентов) оказался незначимым. Таким образом, избыток галоидного алкила не влияет на выход полимера. Незначимый эффект в табл. 52 заменен нулем. Значимость главных эффектов факторов, введенных в план как на двух, так и на четырех уровнях, проверялась при помощи многофакторного дисперсионного анализа. Для оценки значимости эффектов в дисперсионном анализе было использовано отношение средних квадратов, обусловленных действием соответствующих факторов, к среднему квадрату, связанному с ошибкой опыта, имеющее распределение Фишера. При этом к сумме квадратов, связанной с ошибкой опыта, отнесена с соответствующим числом степеней свободы сумма квадратов, обусловленная [c.223]

В условиях, когда экспериментальные значения скоростей подвержены случайным ошибкам, для оценки сходимости целесообразно использование предложенного Фишером принципа максимума правдоподобия. При распределении экспериментальных ошибок по нормальному закону, максимуму правдоподобия соответствует минимум взвешенной суммы квадратов отклонений вычисленных значений скоростей реакций от экспериментально определенных [31]. Тогда критерием близости [c.371]

Из (7) следует, что максимуму правдоподобия соответствует минимум взвешенной суммы квадратов отклонений вычисленных значений концентраций от опытных, т. е. принцип Фишера сводится к известному методу наименьших квадратов. В качестве весов служат обратные значения дисперсий. Так как почти всегда дисперсии неизвестны, их приходится заменять выборочными значениями Su. В этом случае плотность распределения опытных данных будет характеризоваться законом Стьюдента [33]. Функция правдоподобия представится в виде [c.90]

В ыатематической статистике часто приходится теть дело со случайными величинами, имеющими распределение "хи-квадрат", Сты>-дента и Фишера. Введем понятие об этих распределениях. [c.14]

Функции, описывающие плотности распределения случайных величин, имеющих распределения "хи-квадрат", Стьюдента и Фишера, сложны. В связи.с этим при работе с этими величинами пользуются не аналитическими выражениями для их плотностей, а специальными таблицами, прЕведенными в справочниках по теории вероятности и 14...... [c.14]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология