16
результатов в соответствии с разделом 4. Начинают с конструирования таблицы дисперсионного анализа и заканчивают вычислением оценок показателей прецизионности.
Измененная редакция. Изм. № 1.
5.1 Дисперсионный анализ
5.1.1 Формирование сумм квадратов для нахождения суммы квадратов по взаимодействию «лаборатория ? проба»
5.1.1.1 Все имеющиеся оцененные значения включают в массив исходных данных и выполняют приближенный дисперсионный анализ.
Поправка на среднее значение
, (5)
где L? = L минус число лабораторий, отброшенных по 4.5, минус число лабораторий, в которых после отбраковки по 4.2.2 отсутствуют результаты; S? = S минус число проб, отбракованных в соответствии с 4.3.
Сумма квадратов по пробам равна
. (6)
Сумма квадратов по лабораториям равна
. (7)
Сумма квадратов по парам результатов равна
. (8)
I (сумма квадратов по взаимодействию «лаборатория ? проба» равна сумме квадратов по парам результатов минус сумму квадратов по лабораториям минус сумму квадратов по пробам.
После исключения пар, содержащих оцененные значения, находим Е (сумму квадратов по повторным испытаниям)
. (9)
Цель выполнения приближенного дисперсионного анализа состоит в том, чтобы получить минимальную оценку суммы квадратов по взаимодействию «лаборатория ? проба» I. Затем, как показано в 5.1.2, оценку используют при получении суммы квадратов по лабораториям.
При отсутствии в массиве исходных данных оцененных значений указанный выше дисперсионный анализ становится точным и процедуру по 5.1.2 следует пропустить.
Пример - Поправка на среднее значение равна
.
Сумма квадратов по пробам равна