Горячая линия
28 сентября 2022 активны на платформе
41 246 -91
Преподавателей
354 736 +22
Студентов
99+
Нет новых уведомлений
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020
Высокий уровень вовлечения представителей целевой аудитории является четким
12 декабря 2020

Корзина

Позиций
Стоимость 0
Перейти в корзину
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы получить все преимущества платформы Юрайт!

Дисперсионный анализ экспериментальных данных

  • Скопировать в буфер библиографическое описание
    Горленко, О. А.  Дисперсионный анализ экспериментальных данных : учебное пособие для вузов / О. А. Горленко, Н. М. Борбаць, Т. П. Можаева. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 132 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14677-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/495700 (дата обращения: 28.09.2022).
  • Добавить в избранное
2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов
Обложка книги ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ Горленко О. А., Борбаць Н. М., Можаева Т. П. Учебное пособие Ознакомиться
    Горленко О. А., Борбаць Н. М., Можаева Т. П.
2022
Страниц 132
Обложка Мягкая
Гриф Гриф УМО ВО
ISBN 978-5-534-14677-6
Библиографическое описание
Горленко, О. А.  Дисперсионный анализ экспериментальных данных : учебное пособие для вузов / О. А. Горленко, Н. М. Борбаць, Т. П. Можаева. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 132 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14677-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/495700 (дата обращения: 28.09.2022).
Показать все

Рассматривается один из эффективных математико-статистических методов анализа экспериментальных данных — дисперсионный анализ одно- и многофакторных экспериментов с фиксированными уровнями факторов без ограничений на рандомизацию. Излагаются также основы ковариационного анализа на примере обработки одно- и двухфакторных экспериментов. Для студентов направлений подготовки «Стандартизация и метрология», «Управление качеством», в частности при изучении дисциплин «Основы научных исследований и планирование эксперимента», «Статистические методы в управлении качеством» и «Основы теории эксперимента», а также может быть полезно для студентов, обучающихся по другим техническим направлениям.