Descris în Sec. 3.1 distribuție normală este adecvată numai pentru un număr foarte mare de măsurători. Atunci când un număr mic de măsurători ale densității de distribuție poate devia mai mult sau mai puțin de la normal. În statistica matematică, această nesiguranță suplimentară persistă special adaptate simetrică de distribuție. Maxima Gaussian abscisei frecvență și -Distribuitor coincid. Cu toate acestea, spre deosebire de lățime de distribuție normală și înălțimea normalizate distribuției curbelor depind de gradul de libertate / deviațiile standard corespunzătoare. Cu cât mai puține numărul de grade de libertate. cursul mai blând are o curbă la una și aceeași deviație standard (Fig. 3.14). Când / oo-distribuție devine distribuție normală. În conformitate cu progresul curbei în funcție de gradele de libertate / limite de integrare la o probabilitate P predeterminată mai departe de medie, mai mic numărul de grade de libertate /. Astfel, P = 0,95 pentru valoarea x poate mai mult și nu se află în (n - 1 + // 96. 1, 96. Acest interval devine mai mare, cu atât mai puțin măsurarea a fost efectuată (Figura 3.15) Limitele de integrare .. - distribuție în conformitate cu probabilitatea p și gradele de libertate ale / pentru distribuția normalizate pentru k = 1 sunt prezentate în Tabelul. AZ (pag. 244). [c.60]
Desigur, dacă știm dinainte că experiența de eroare este mic, acesta poate fi limitat într-un astfel de număr minim de experimente. Dar cel mai adesea este de dorit să aibă un exces de experiențe dincolo de minimul necesar de ele. Acest exces este în numele statisticii matematice numărul de grade de libertate. Prezența de grade de libertate ne permite să estimăm răspândirea datelor experimentale pe estimări - o astfel de evaluare, de regulă, este necesară. [C.205]
V este numărul de grade de libertate de a avea. În cazul în care există o V observații independente. apoi numărul de grade de libertate egal cu V, cu toate acestea, numărul de grade de libertate este redus cu una pentru fiecare restricție poate impune observații V. Multe cărți sunt în tabele statistici matematice pentru P (x) (integrala de sub curba din Fig. 2.5) și pentru P (x / v) și P> X L- [c.36]
Pentru a evalua caracterul adecvat ar trebui, în conformitate cu metodele statisticii matematice comparate unele cu altele pentru fiecare dintre coordonatele dispersiei reziduale și model de dispersie experiment 5m reproductibilitate S (metode de determinare a acestora sunt prezentate mai jos, p. 70). Apoi, un raport de varianțele F = Si / 5. Pentru a evalua criteriul de adecvare este utilizat în cazul în care Fischer F- Vezi paginile care menționează termen matematic Statistica numărul de grade de libertate. [C.168] Introducere în modelarea proceselor chimice (1973) - [c.205. c.211]