Статистическое оценивание уравнения регрессии и парной корреляции

из "Математическое моделирование в экологии "

Если это условие выполняется, то гипотезу Н0 R — 0 отклоняют, т.е. коэффициент А- принимается значимым. [c.89]
Пример. По данным примера в табл. 3.2 следует определить значимость коэффициента корреляции г= 0,987. [c.89]
Величина у вычисляется для каждого j , из и по формуле у = Ь0 + b]Xt, , а затем находится разность экспериментального yf, и теоретического у/ значения по всем п экспериментам. [c.89]
Остаточная дисперсия имеет важное значение в статистических исследованиях, так как она представляет собой показатель ошибки предсказания уравнением регрессии результатов опыта. [c.90]
Во втором случае для описания экспериментального материала необходимо выбрать нелинейную модель (табл. 3.8). [c.91]
Пример. По результатам наблюдений, приведенных в табл. 3.1, проверить линейность уравнения регрессии у = 1,07х. [c.92]
Следовательно, гипотезу о линейности уравнения регрессии у = 1,07 следует принять. [c.92]
При заданной величине уровня значимости а и числе степеней свободы k = п — 1, величина ta.k принимается по таблице (см. приложение 2). [c.93]

Вернуться к основной статье