skrypt007

gdzie:

cov (x,y) - kowariancja zmiennych x, y, s - odchylenie standardowe zmiennej niezależnej x.

Wartości sumy najmniejszych kwadratów z wyrażenia (1.5) można przedstawić w następującej postaci:

\²

y,-y

i=l

y,-y

/ V

A —

y,-y

(1.8)

Całkowite rozproszenie wyników pomiarowych od wartości średniej składa się z dwóch części. Pierwsza z nich opisuje rozproszenie punktów pomiarowych od prostej regresji i nie jest ona wyjaśniona przez korelację oraz druga opisująca rozproszenie poszczególnych punktów prostej regresji od średniej arytmetycznej, którą wyjaśnia korelacja. Ilustrację zależności przedstawia rysunek 1.1.

Rozproszenie wyników wokół wyznaczonej funkcji regresji wyznacza się w analizie korelacji podając tzw. współczynnik korelacji r (1.9):

Rys. 1.1. Suma kwadratów odchyleń punktów od średniej arytmetycznej i prostej regresji

Jcso wartość leży w przędza!

nso. natomiast wartość jed ■■ im na interpretację »yai tuskowe są w tym przypal* iąje duży współczynnik Lace regresji liniowej oraz panktów pomiarowych

Rys. 1.2. Prosta regresji

punktów pomiarowych

Podobnie jak liniową funkcje Poszerza się jednak zakres pro komputerowe programy grafi prowadzące analizę regresji i gramów jak Grapher, F.\ccL Si

2.3. METODY W ERY FIKAĆ

Oprócz omówionych met cowywaniu wyników danych 5 stycznych. Hipotezy' są pewn rametrów lub rozkładu badani hipotez nosi nazwę parametry się również hipotezy zerowe 1 są testy statystyczne. Istota p tym, aby uchronić się zarówn jak i błędu drugiego rodzaju hipotezy prawdziwej. Natomi hipotezy fałszywej. W prakty mają testy istotności, Hipotez aby obszar krytyczny był lewo