ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
164
Рассчитывается расчётное значение критерия Кохрена k
расч
.
, (9.20)
где
– наибольшее значение дисперсий из числа рассматриваемых
параллельных серий
m; – сумма дисперсий из серий.
По заданной точности
(или ) и числу степеней свободы q=n–1
определяется табличное (критическое) значение критерия Кохрена
k
табл
,
принимаемое в зависимости от уровня
(или ) и числа степеней свободы
q=n–1.
Если
.то результаты эксперимента считаются
воспроизводимыми.
§ 10. Расчет эмпирических интегральной и дифференциальной функций
распределения
Более полное, а главное, обобщенное представление о результатах
эксперимента дают не абсолютное, в относительные (удельные) значения
полученных данных. Так, вместо абсолютных значений числа
экспериментальных данных в интервале
n
i
, целесообразно подсчитать долю
рассматриваемых событий в интервале, приходящуюся на одно изделие
(деталь, узел, агрегат или автомобиль) из числа находящихся под
наблюдением, т.е. на единицу выборки. Эта характеристика
экспериментального распределения называется относительной частотой
(частостью)
m
i
, появления рассматриваемого события (значений признака x
i
)
. (9.21)
Относительная частота
m
i
при этом, в соответствии с законом
больших чисел (теорема Бернулли) является приближенной
экспериментальной оценкой вероятности появления события
p(x
i
)
Рассчитывается расчётное значение критерия Кохрена kрасч. , (9.20) где – наибольшее значение дисперсий из числа рассматриваемых параллельных серий m; – сумма дисперсий из серий. По заданной точности (или ) и числу степеней свободы q=n–1 определяется табличное (критическое) значение критерия Кохрена kтабл, принимаемое в зависимости от уровня (или ) и числа степеней свободы q=n–1. Если .то результаты эксперимента считаются воспроизводимыми. § 10. Расчет эмпирических интегральной и дифференциальной функций распределения Более полное, а главное, обобщенное представление о результатах эксперимента дают не абсолютное, в относительные (удельные) значения полученных данных. Так, вместо абсолютных значений числа экспериментальных данных в интервале ni, целесообразно подсчитать долю рассматриваемых событий в интервале, приходящуюся на одно изделие (деталь, узел, агрегат или автомобиль) из числа находящихся под наблюдением, т.е. на единицу выборки. Эта характеристика экспериментального распределения называется относительной частотой (частостью) mi, появления рассматриваемого события (значений признака xi) . (9.21) Относительная частота mi при этом, в соответствии с законом больших чисел (теорема Бернулли) является приближенной экспериментальной оценкой вероятности появления события p(xi) 164
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 162
- 163
- 164
- 165
- 166
- …
- следующая ›
- последняя »