Свойства

Информация о графике отображается в окне Свойства или (если вы выбираете опцию из панели инструментов График - График | Гистограмма ) в виде окна обзора для графика.

Доверительный уровень	Доверительный уровень - это доля уверенности в том, что коэффициенты регрессии (a и b) будут лежать в пределах указанного уровня. Например, установив значение доверительного уровня на 95% вы можете на 95% быть уверенными в том, что истинные коэффициенты регрессии лежат где-то в пределах доверительного диапазона (полосы), отображенного в просмотре. Диапазоны (полосы) представляют собой внешние границы всех возможных линий регрессии, чьи коэффициенты попадают в пределы этого доверительного уровня.
Среднее	Среднее (также известное, как арифметическое среднее или простое среднее) - измерение общей тенденции данных. Оно определяется как сумма значений (разделенная на количество значений (n)).
Дисперсия	Наблюдаемая дисперсия (Дисперсия ) случайных переменных, распределение вероятности или проб - это измерение статистической дисперсии, усредняющее квадрат расстояний возможных значений от ожидаемого значения (среднее).
Стандартное отклонение	Это стандартное отклонение выборки по значениям на графике. Стандартное отклонение - измерение рассеянности данных (то, как данные отличаются от среднего).
Линия регрессии	Представление линии регрессии с оцененными коэффициентами a и b, отображенными ниже.
Коэффициент корреляции (R)	Коэффициент корреляции также известен как Коэффициент корреляции Пирсона, измеряет силу линейных взаимоотношений между значениями X и Y. На рассеянной диаграмме он представляет ширину облака точек. Идеально коррелированные данные не будут строиться на линии 45 градусов, где R = 1. В связи с тем ,что ширина облака увеличивается, значение R уменьшается. R всегда между -1 и +1. Значения, близкие к ±1, представляют собой сильные взаимоотношения, в то время как значения, близкие к 0, обозначают слабые взаимоотношения. Если R является положительным, Y увеличивается пропорционально X, а взаимоотношение называется положительно соотнесенным. Если R является отрицательным, Y увеличивается пропорционально X, а взаимоотношение называется отрицательно соотнесенным.
R в квадрате	R в квадрате является коэффициентом определения и квадратом коэффициента корреляции. Коэффициент смешанной корреляции - это другое обозначение качества регрессии, он представляет собой снижение общей квадратичной ошибки с простым использованием среднего Y в качестве прогнозного значения Y.
Коэффициент порядковой корреляции (Rank Corr coef)	Ограничение коэффициента корреляции, состоящее в том, что он зависит от случайных крайних значений. Один из способов минимизировать это влияние - отсортировать обе переменные в восходящем порядке и затем проанализировать отсортированные данные. То же вычисление используется для определения коэффициента корреляции, однако здесь оно расценивается как Ранг или Коэффициент корреляции Спирмана. Коэффициент ранговой корреляции не требует того, чтобы отношения были линейными и может обеспечить лучшее распознание корреляции в присутствии крайних значений.
xВар / yВар	Дисперсия значения Х разделенная на дисперсию значения Y.
Прецизионность	Прецизионность - измерение того, насколько хорошо значение Y представляет значение X. Чаще всего используется в контроле качества опробования (смотрите ниже "Геологическое приложение"), где X - первая проба и Y - соответствующая повторная проба.

Геологическое приложение - качество контроля опробования на золото (повторяющееся опробование)

Прецизионность является очень важным параметром в процессе контроля качества опробования, в данное приложении - это измерение воспроизводимости результата с использованием того же метода. Пробы на золото можно проанализировать как Au1 для первого опробования и Au2 для повторного опробования. Воспроизводимость повторного опробования может быть определена нанесением Au1 на ось Х и нанесением Au2 на ось Y. Если они идентичны, они появятся на линии 45 градусов и будут иметь нулевую прецизионность. Отклонения от этой линии можно объяснить, используя два параметра:

• Среднее: отклонение присутствует, если средние значения - разные. Вы можете подтвердить степень разницы, выбрав функцию Статистика | Расчет среднего | Разница между двумя средними в главном меню. Вариативность в извлечении пробы может влиять на средние значения.
• Прецизионность: при опробовании на золото точность пробирного анализа должна в идеальном варианте быть меньше 10%, царская водка должна показывать менее 15%, что является приемлемым отраслевым стандартном. Значения прецизионности выше этих значений обозначают плохие результаты повторного опробования, на которое могли повлиять изменения в геологии и технике опробования.

Таким образом, если среднее Au1 было 2 г/т, прецизионность для результатов Пробирного анализа, включая и Au1, и Au2, может быть выражена как 2 г/т ±10%.