Дисперсионный анализ

№ опыта	Y1i	Y2i	Y3i
	4, 1		4, 2	4, 1	0, 01
	5, 3	5, 3	4, 4		0, 27
	5, 6	5, 3	5, 9	5, 6	0, 09
	6, 2	5, 6	6, 8	6, 2	0, 36
	7, 3		6, 7	6, 7	0, 43
	6, 8		6, 9	6, 9	0, 01
	7, 1		7, 2	7, 1	0, 01

Дисперсия наблюдения в i-той точке:

Пример расчета для 3-го опыта:

Статистика:

Критерий Кокрена для N=7, ν =n-1=3-1=2 равен G_табл = 0, 561.

Так как , следовательно гипотеза об однородности дисперсии не отвергается или дисперсия наблюдения однородна.

Однако, во 2-ом эксперименте вызывает сомнение значение Y3i = 4, 4. Для того, чтобы установить, ошибка это или нет, воспользуемся критерием Гиббса.

Среднеквадратичное отклонение:

Статистика:

Критическое значение:

Так как , следовательно подозрения не оправдались и ошибка отсутствует.

Линейная модель

Исходные данные	Дополнительные столбцы
		4, 1		4, 1
		5, 6		16, 8
		6, 2		24, 8
		6, 7		33, 5
		6, 9		41, 4
		7, 1		49, 7
Суммы		41, 6		180, 3

Квадратичная модель

Исходные данные	Дополнительные столбцы
		4, 1				4, 1	4, 1
		5, 6				16, 8	50, 4
		6, 2				24, 8	99, 2
		6, 7				33, 5	167, 5
		6, 9				41, 4	248, 4
		7, 1				49, 7	347, 9
Суммы		41, 6				180, 3	937, 5

Решаем СЛАУ методом Крамера: