10 Messaggi Inviati Prima Di Laurea Triennale

La mia disastrosa tesi di storia contemporanea Prima lezione di carlos castaneda

Qualche volta l'analisi dispersive è applicata per istituire l'uniformità di parecchie serie (le dispersioni di queste serie sono identiche su un ; se l'analisi dispersive mostra, siccome i mezzi di popolazione sono identici, in questo senso di un sono uniformi). Le serie uniformi possono esser unite in una e da questo per ricevere su esso informazioni più piene, perciò, e conclusions/2/più affidabile.

Avendo presunto che nel compito ponderato su un di vario m di partiti di un prodotto sono stati fatti su macchine t diverse e è tenuto a scoprire, se sono l'elemento essenziale disponibile un come prodotti su ogni fattore:

L'ipotesi di H0 è rifiutata se veramente calcolato F la statistica = S/S è più che Fα:K1:K2 critici, su un significato valutano α a numero di gradi di libertà di k1=m-1 e k2=mn-m, e è accettato, se F

Così, questi modelli differiscono tra di loro in modo di una scelta di livelli di un fattore che, evidentemente, in girano la possibilità di influenze di generalizzazione dei risultati sperimentali ricevuti. Per l'analisi dispersive di distinzione una-factorial di questi due modelli non così, comunque nel fattore multiplo dispersive l'analisi può essere molto importante.

La divisione di dispersione in parti o componenti è la pietra angolare dell'analisi dispersive. La variazione causata da influenza del fattore che è stato la base per gruppo è caratterizzata da dispersione d'intergruppo σ è una misura di una variazione di medie private per gruppi la media generale rotonda e è determinato da una formula:

Praticamente spesso ci sono problemi di carattere più generale – un problema di conto d'importanza di distinzioni di parecchie serie selettive medie. Per esempio, è tenuto a valutare l'influenza di varie materie prime su qualità della produzione fatta, risolvere un problema su influenza di quantità di fertilizzanti su produttività di produzione agricola.

Nell'analisi dispersive non le somme di quadrati di deviazioni e la media cosiddetta che non sono stime spostate di dispersioni che si presentano la divisione delle somme di quadrati di deviazioni nel numero corrispondente di gradi di libertà è analizzata.

Così, la procedura dell'analisi dispersive una-factorial consiste in conto di un'ipotesi di H0 che c'è un gruppo di dati sperimentali uniformi contro alternativa che è più che tali gruppi, che uno. L'uniformità è capita come somiglianza di valori medi e dispersioni in qualsiasi sottoinsieme di dati. Così le dispersioni possono essere sia sono conosciute sia sono sconosciute in anticipo. Se le ragioni per credere sono conoscere questo o la dispersione sconosciuta di misurazioni è identica su tutto il set di dati, il compito dell'analisi dispersive una-factorial è ridotto fino a ricerca dell'importanza di distinzione di medie in gruppi di data/1/.

Dicono che l'attrezzatura dell'analisi dispersive è "robastny". Questo termine usato da statistici significa che queste supposizioni possono esser piuttosto risolte, ma nonostante lui, le attrezzature possono esser usate.

Qualche volta riceva una risposta diretta a introduzione di prepararat chimico può per esser complicato da interazione di una preparazione con fertilizzanti, sia organici, sia il minerale. I dati ottenuti hanno permesso di seguire la dinamica di una risposta delle preparazioni portate, in tutte le opzioni con mezzi chimici di protezione dove la sospensione di crescita dell'indicatore è annotata.

Se n=1, cioè all'atto di una supervisione in una cella, non tutte le ipotesi zero possono esser controllate come il quadrato medio come in questo caso non ci può essere un discorso su interazione di fattori abbandona il componente Q3 del totale di quadrati di deviazioni, e con esso anche.