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.
Фотометрическое определение благородных металлов
Фотометрические
методы определения элементов основаны на простой зависимости между
интенсивностью окраски раствора и концентрацией вещества в растворе. Для
фотометрического определения испо ...
Химизм токсичности металлов
Отравления соединениями тяжелых металлов известны с
древних времен. Упоминание об отравлениях «живым серебром» (сулема) встречается
в IV веке. В середине века сулема и мышьяк были наиболее р ...
Моделирование парожидкостного равновесия
Выбор модели, адекватно описывающей
фазовое равновесие системы, является важным и необходимым шагом при решении
массообменного процесса. На сегодняшний день разработано достаточно большое
число мет ...