В ESDU 91017 используется блок-схема, которая помогает пользователю применять статистические методы для анализа данных о производительности, из которых были удалены все, кроме случайной изменчивости, то есть они были сведены к стандартным условиям. После введения концепции проверки гипотез@ рассматривается возможность объединения небольших выборок в более крупную выборку@ для повышения точности прогнозов@. Критерий Фишера для коэффициента дисперсии F используется для определения с определенной уверенностью, относятся ли выборки к одной и той же популяции, а t-критерий Стьюдента определяет значимость между выборочными средними. Более крупные образцы@, превышающие 30 баллов@, либо полученные из объединенных меньших выборок, либо измеренные@, обрабатываются с использованием статистики нормального распределения при условии, что критерий хи-квадрат на нормальность соответствует выбранной достоверности. Если тест не пройден, преобразование данных (например, логарифмирование) может обеспечить нормальное распределение. Объясняется использование вероятностной миллиметровой бумаги как средства анализа данных для нормального распределения. Введен критерий Бартлетта на согласованность дисперсий, рассчитанных по трем и более выборкам. Регрессия рассматривается потому, что@ хотя это и не статистический метод@, результаты анализируются статистически. Обсуждается ручной расчет линейной регрессии с двумя переменными@ и определение дисперсии относительно линии регрессии@, рассматривается значимость отношений регрессии@ доверительные интервалы регрессии@, а также коэффициент корреляции и его значимость. Кратко рассмотрена множественная линейная регрессия. В таблицах представлена статистика нормального распределения, t-распределения Стьюдента, распределения хи-квадрат и F-распределения. Примеры использования методов можно найти в ESDU от 91018 до 91020@92021 и 92022@93023 и 96024.
ESDU 91017 F-2015 История
2015ESDU 91017 F-2015 Статистические методы, применимые к анализу данных о летно-технических характеристиках самолетов