Характеристика, поняття, сутність, положення і особливості методів математичної статистики (дисперсійний, кореляційний і регресійний аналіз) в дослідженнях для обробки експериментальних даних. Розрахунки для обчислення дисперсії, кореляції і регресії.
Кореляційний і регресійний аналіз 3.Парна регресія Література Аналіз експериментальних даних В дослідженнях для обробки експериментальних даних найбільш широко застосовуються такі методи математичної статистики, як дисперсійний, кореляційний і регресійний аналіз. 1. Дисперсійний аналіз Дисперсійний аналіз - основна задача - визначення впливу різних факторів на мінливість ознаки, яка вивчається. Воно дає можливість визначити помилку досліду і найменшу суттєву різницю (Н С Р), тобто ту мінімальну різницю між середніми, яка в даному експерименті є суттєвою де t - критерій Стьюдента для прийнятого рівня значущості і числа ступенів волі залишкової дисперсії (береться з таблиці). Кореляційний і регресійний аналіз Якщо необхідно визначити залежність між двома або декількома признаками і встановити їх взаємний зв’язок використовують кореляції і регресії.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
