ГОСТ ISO 16140— 2011
Приложение S
(обязательное)
Примеры вычислений для количественных методов
S.1 Случай 1 — Пример регрессии OLS (сравнение альтернативного метода со стандартным
методом)
Стандартный метод
Альтернативный метод
№
Реплика 1
Реплика 2
мх,
«а»
Реплика 1Реплика 2
Му4
Sdyl
14.0734.2144.1430.1004.342
25.7585.7785.7680.0145.720
36.8286.8166.8220.0086.227
46.9927.0006.9960.0066.737
57.8567,7377.7960.0846.976
4.6524.4970.219
6.2896.0050.402
6.2526.2390.018
7,7197.2280.694
7.9327.4540.676
MED = 6.822 0.014
Устойчивая
Swx
= 0.021
MED 6,239 0.402
Устойчивая
Swx
= 0.596
q
(уровней)= 5:
п
(реплих) = 2;
Sdwyls.^
= 28.14
v[df} =
3.
Пример: стандартный метод на оси х. классическая регрессия у(х).
Регрессия: сравнение альтернативного метода со стандартным
Из меню Excel: Tools/Data analysi&<’Regression (Инструменты/анализ данных/Регрессия)
Методы
№
Стандартный
Алыернативмый
Y
Y* STDEVIY1.Y2
1
Релл.1Репл.2
Первая реплика 1 4,143
Реп. 1
2 5.768
3 6.822
4 6.996
57.796
Вторая реплика
1
4,143
Реп. 2
2 5.768
4.342 4.652 0.219
5.720 6.289 0.402
6,2276.2520.018
6.7377.7190.694
6.9767.9320.676
4.652 Устойчивая = 0.596
6,289
= 1.4826
’ MEDIAN ({sj)
36.8226,252
46.9967.719
57.7967.932
Для использования инструментов регрессионного анализа:
а: копируют все (х);
Ь: копируют {у} Репл.2:
с: используют только два первых столбца для {х} и {у}.
Сводка выходных данных
Регрессионная статистика
Множественный
R
0.9177
R
квадрат0.8422
Нормированный
R
квадрат0.8225
Стандартная ошибка 0,491
Наблюдения 10
п
= 2 реллихи;
4
= 5 уровней.
53