Wyniki wyszukiwana dla hasla korelacja i regresja wielokrotna img140 (2) 6. Analiza korelacyjna.doc, 11/19PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd) • przykłady funkcji aimg142 (2) 6. Analiza korelacyjna.doc, 15/19PODSTAWY ANALIZY KORELACYJNEJ (cd) • dimg152 Tabela 8.3 Tablica analizy wariancji dla regresji liniowej z testem naimg153 6.4. Rozkład normalny W punkcie 6.3 wspomniano, że wykonanie wielokrotnych pomiarów tej samejimg154 Tabela 8.5 Tablica analizy wariancji dla regresji liniowej z testem na liniowość (dla danych img156 Zadanie 25. Narzędzia wielokrotnego użytku przed włożeniem do autoklawu powinny być poddane kimg160 8.4.2 Test równoległości prostych regresji dla kilku grup W przypadku potrzeby porównywaniaimg163 Rys. 6.3. Prosta regresji dla zbioru punktów pomiarowych Współczynniki równania należy dobraćimg164 Należy wyraźnie podkreślić, że kolejne wartości xi nie dotycząjuż wielokrotnych pomiarów tej img164 8.4.3 Badanie odległości pionowej dwóch prostych regresji Następnym pytaniem, które nasuwa siimg169 160 160 140 120 100 80 60 40 20 0 -20 Rys. 6.4. Prosta regresji dla danych z przykładu 26.8.img170 więc hipotezę o pokrywaniu się prostych regresji można odrzucić twierdząc, że istotność różniimg219 są uśrednionymi wewnątrzgrupowymi rozrzutami i korelacjami. Obie macierze S = [%] i R = (//,,img235 235 Funkcja korelacji własnej sygnału kluczowania (1.5:48) wynosi (procesy x_(t) i x (t) saimg266 Tabela 12.1 Schemat analizy regresji przy hipotezie H0 : (3, = P2 = ••• = Zmienność Liczba img272 do „zwykłych", czyli niestandaryzowanych współczynników regresji (tzn. występujących w rimg274 Gdy rozpatrujemy cztery cechy, wtedy współczynnik korelacji cząstkowej dwóch z nich (/, i) primg276 13. REGRESJA KRZYWOLINIOWA Omawiane dotychczas modele regresji miały wszystkie postać zależnoimg282 Odpowiedni schemat analizy wariancji w regresji wielomianowej według wielomianów ortogonalnycimg283 Dlatego należałoby raczej określić równanie regresji wyższego stopnia, a następnie, po zbadanWybierz strone: [
6 ] [
8 ]
