Ручная и машинная статистическая обработка данных приводит к коэффициентам линейной регрессии:
Результаты статистической обработки линейной регрессии:
y = a + bx
Таблица 5
|
Обработка результатов |
параметры | ||||
|
Коэфф. корреляции |
а+a |
b+b |
Sa |
Sb | |
|
По формулам |
0,04+0,07 |
1,3+0,1 |
0,0323 |
0,01478 | |
|
Microsoft Excel |
0,9961 |
0,04 |
1,3 | ||
|
Sigma Plot 2000 |
0,9961 |
0,04+0,1 |
1,3+0,5 |
0,0323 |
0,0139 |
Коэффициент корреляции составляет 0,9961, что свидетельствует о том, что зависимость между x и y с достаточной вероятностью может быть описана в параметрах линейной регрессии.
Применение каучуков
Фторкаучуки – каучуки
специального назначения, применяемые в производстве изделий и деталей, в
которых должны сочетаться высокая стойкость к действию агрессивных сред и
теплостойкость. Фторкаучуки ...
Определение карбонильных и карбоксильных групп в целлюлозе
Природная
целлюлоза характеризуется незначительным содержанием карбонильных групп.
Кетонные и карбоксильные группы в ней практически отсутствуют. При получении
технической целлюлозы из раст ...
Турбидиметрический и нефелометрический методы анализа объектов окружающей среды
В аналитической
химии часто приходится сталкиваться с определением малых количеств (следов)
веществ. Например, содержание примесей в чистых металлах исчисляется тысячными
долями процента. С ...