Дисперсія залишкова - довідник хіміка 21
Залишкову дисперсію визначають за формулою [c.196]
Для усунення впливу похибок неоднорідності, пов'язаних з поганою якістю усереднення. необхідно, щоб величина Юшки статистично значуще не відрізнялася від дисперсії залишкової неоднорідності 7ОН, що характеризує розподіл елемента в рандомизированной суміші. [C.146]
Тут Уюн - дисперсія залишкової неоднорідності, розрахована для навішування = 1 м [c.147]
Точність даних можна оцінити по дисперсії залишкових невязок балансів [c.145]
Етапи 1-4 повторюються до тих пір, поки залишкова дисперсія не досягне заданого значення. [C.21]
Ці суми використовуються і для обчислення сум 55 /), потрібних для определеии залишкової дисперсії [c.141]
Чисельник залишкової дисперсії виходить множенням мат [1пц [c.153]
Порівнюються різні варіанти регресії по мінімуму залишкової дисперсії. Рахунок закінчується, коли в 20 младпшх розрядах а знаходяться одні 1. [c.75]
Зіставлення значення залишкової дисперсії з дисперсією відтворюваності дає величину / -відносини, близьку до одиниці, що вказує на адекватність системи (V.176). [C.249]
У цій статті ми розглянемо метод і його узагальнення, що дозволяє розраховувати рівноважний склад систем з урахуванням іонної сили. Доведемо єдиність рівноважного складу і збіжність процесу з будь-якого початкового наближення. Розглянемо також модифікацію методу, призначену для розв'язання оберненої задачі - розрахунку за даними експерименту невідомих параметрів рівноважних хімічних систем (кін стант рівноваги. Стандартних потенціалів гальванічних ланцюгів без переносу, емпіричних постійних в формулах, що описують коефіцієнти активності. І т. П.). Наведемо також техніку роботи з матрицями, що виникають при вирішенні обі ратних завдань, і відомості про використаний метод мінімізації деякої залишкової дисперсії. [C.37]
Можлива і зворотна процедура, коли спочатку виписують якнайповнішу. в межах розумного, форму рівняння регресії. а потім послідовно виключають окремі члени рівняння і проводять ідентифікацію, кожен раз оцінюючи осту-точ ву дисперсію. В остаточному варіанті залишаються члени, які вносять найбільший внесок у зменшення залишкової дисперсії. [C.99]
Залишкова дисперсія визначається за формулою [c.142]
При виконанні умов А, Б, В можна оцінити залишкову дисперсію ст. користуючись цією оцінкою оцінити довірчі [c.91]
Знаючи матрицю X і оцінки залишкових дисперсій про, - (/ = 1. Р) для кожної моделі, що входить в матрицю Л, обчислимо [c.99]
При оцінці статистичної значущості всіх ефектів всюди береться відношення соответствуюпщх дисперсій до залишкової дисперсії. Залишкова дисперсія сама є сумарною величиною вона складається з дисперсії, обумовленої помилкою досвіду. і дисперсії, обумовленої ефектом взаємодії. якщо останній існує. [C.255]
Виключається з ранжіровочной кривої до ефектів за допомогою певним чином побудованих випадкових або невипадкових послідовностей. Розраховуються за скоригованими результатами спостережень] залишкова дисперсія ост дисперсія щодо середнього та розмах спостережень Ау. [C.70]
Вибір хімічної моделі, а саме кількості реакцій і їх стехіометричних коефіцієнтів. може зажадати варіювання не тільки концентрацій реагентів. але і інших умов. в першу чергу температури. Прикладом є рН-метричний дослідження рівноваг в розчинах боратів. Незважаючи на багаторічні дослідження, склад поліборат-аніонів викликав постійні сумніви, шлях до розв'язання яких був неясний, і вивчення таких систем на деякий час припинили. При цих дослідженнях широко застосовували ЕОМ, намагаючись дискримінувати хімічні моделі. зокрема, за величиною залишкової дисперсії. Лише недавно [12] були отримані нові відомості про склад поліборат-аніонів. При цьому застосовувалися вимірювання з водневим електродом в широкому діапазоні температур. причому виявилося, що різні частки найкраще виявляються в своїй температурної області. З цього прикладу видно велику роль ініціативи хіміків, що дозволяє у важких випадках вийти за рамки традиційної галузі досліджень. включити в розгляд додатковий параметр або навіть метод дослідження. [C.175]
При формуванні таких моделей виникають два завдання визначення виду моделі і її параметричну ідентифікацію за експериментальними даними. Завдання визначення виду моделі сама по собі не піддається формалізації. Обидва завдання зазвичай вирішуються спільно. Приймається деяка вихідна форма полінома, на масиві експериментальних даних проводиться його ідентифікація і оцінюється величина залишкової дисперсії ООСТ -Потім модель послідовно ускладнюється або шляхом введення нових змінних. або підвищенням ступеня вже включених в рівняння. При цьому, після чергової ідентифікації кожен раз оцінюється величина залишкової дисперсії. Процедура заканчи- [c.98]
Введення в моделювання хіміко технологічних процесів Видання 2 (1982) - [c.74. c.90]
Введення в моделювання хіміко технологічних процесів (1973) - [c.211]