Model fitting and statistical analy

Model fitting and statistical analysis Design Expert software version 8.0.7.1 by Stat-Ease, Inc.,
Minneapolis, USA was used for regression analysis of the
experimental data to
fit the equations developed and also for
the evaluation of the statistical significance of the equations. The significance of the main and interacting effect of parameters in
adsorption process was analyzed by analysis of variance (ANOVA).
The ANOVA represents the relationship between the equation and
actual result involving the response and significance variable stated by the equation. The significance of the coefficient term is
proved by the value of F and p. The larger value of F and the smaller
value of p indicate that most of the variation in the response can be
explained by the regression equation. The p < 0.05 indicates that
the model is statistically significant whereas those value of p
higher than 0.1 are not significant.

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình phù hợp và thống kê phân tích chuyên viên thiết kế phần mềm phiên bản 8.0.7.1 bởi Stat dễ dàng, Inc, Minneapolis, Mỹ đã được sử dụng cho regression phân tích của các các dữ liệu thực nghiệm đểphù hợp với các phương trình phát triển và cũng cho đánh giá ý nghĩa thống kê của các phương trình. Tầm quan trọng của tác dụng chính và tương tác của các tham số trong quá trình hấp phụ được phân tích bằng cách phân tích các phương sai (ANOVA). ANOVA đại diện cho mối quan hệ giữa phương trình và kết quả thực tế liên quan đến phản ứng và ý nghĩa biến tuyên bố bởi phương trình. Ý nghĩa của thuật ngữ hệ số là chứng minh giá trị của F và p. Giá trị lớn hơn của F và các nhỏ hơn giá trị của p chỉ ra rằng hầu hết các biến thể trong các phản ứng có thể giải thích bằng phương trình hồi quy. P < 0,05 chỉ ra rằng Các mô hình là ý nghĩa thống kê trong khi những giá trị của p cao hơn 0,1 là không đáng kể.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình phù hợp và phân tích thống kê các phần mềm thiết kế chuyên gia phiên bản 8.0.7.1 của Stat-Dễ, Inc.,
Minneapolis, Mỹ đã được sử dụng để phân tích hồi quy của các
dữ liệu thực nghiệm để
phù hợp với các phương trình phát triển và cũng cho
các đánh giá về ý nghĩa thống kê của các phương trình. Tầm quan trọng của tác động chính và tương tác của các thông số trong
quá trình hấp phụ được phân tích bằng phân tích phương sai (ANOVA).
Các ANOVA đại diện cho mối quan hệ giữa các phương trình và
kết quả thực tế liên quan đến các biến phản ứng và ý nghĩa đã nêu của phương trình. Ý nghĩa của các thuật ngữ hệ số được
chứng minh bằng giá trị của F và p. Giá trị lớn hơn của F và nhỏ hơn
giá trị của p chỉ ra rằng hầu hết các biến thể trong các phản ứng có thể được
giải thích bằng phương trình hồi quy. Các p <0,05 cho thấy
các mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê trong khi những giá trị của p
cao hơn 0,1 là không đáng kể.