An analysis of variance (ANOVA) usi

An analysis of variance (ANOVA) using SAS 9.1 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) was conducted to test for differences between (1) treatments (speed and implement) for the measured tractor
performance and soil variables and (2) measured and estimated productivity rate and fuel costs. A least squares regression (LSR) was applied to evaluate linear relationships between fuel
consumption and implement draft along with tractor power and fuel consumption for each implement. SAS was also used to determine if LSR slopes and y-intercepts were statistically different between implements and compute the root mean square error (RMSE) for all regression fits. The estimated and actual fuel consumption and draft data for the John Deere 8300 tractor was analyzed using the same LSR procedure within SAS. All statistical tests were performed at the 95% confidence interval.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) โดยใช้ 9.1 SAS (SAS สถาบัน Inc. แครีแกรนต์ NC, USA) ได้ดำเนินการทดสอบความแตกต่างระหว่าง (1) รักษา (ความเร็วและใช้) สำหรับถาดวัดตัวแปรประสิทธิภาพและดินและ (2) วัด และประเมินต้นทุนเชื้อเพลิงและอัตราผลผลิต ถดถอยแบบกำลังสองน้อยสุด (LSR) ถูกใช้เพื่อประเมินความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างน้ำมันเชื้อเพลิงปริมาณการใช้และใช้ร่างรวมทั้งปริมาณพลังงานและน้ำมันเชื้อเพลิงของรถแทรกเตอร์สำหรับใช้แต่ละ SAS ยังถูกใช้กำหนดถ้า LSR ลาด และ y intercepts มีความแตกต่างทางสถิติระหว่างเครื่องมือและคำนวณผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสอง (RMSE) การถดถอยทั้งหมดพอดี น้ำมันจริง และประเมินการใช้และร่างข้อมูลสำหรับรถแทรกเตอร์ 8300 Deere จอห์นถูกวิเคราะห์โดยใช้กระบวนการ LSR เดียวกันภายใน SAS มีดำเนินการทดสอบสถิติทั้งหมดที่ช่วงความเชื่อมั่น 95%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) โดยใช้ SAS 9.1 (SAS Institute Inc. , แครี, NC, USA) ได้ดำเนินการเพื่อทดสอบความแตกต่างระหว่าง (1) การรักษา (ความเร็วและดำเนินการ) สำหรับรถแทรกเตอร์วัด
ประสิทธิภาพการทำงานและตัวแปรดินและ (2) วัดและอัตราการผลิตที่คาดและค่าใช้จ่ายน้ำมันเชื้อเพลิง การถดถอยน้อยสแควร์ (ขี้) ถูกนำมาใช้ในการประเมินความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างน้ำมันเชื้อเพลิง
การบริโภคและการดำเนินการร่างพร้อมกับรถแทรกเตอร์พลังงานและการบริโภคน้ำมันเชื้อเพลิงที่ใช้สำหรับแต่ละ SAS ยังใช้เพื่อตรวจสอบว่าขี้ลาดและ y ที่ดักทางสถิติที่แตกต่างกันระหว่างการดำเนินการและการคำนวณรากหมายถึงข้อผิดพลาดของตาราง (RMSE) สำหรับการถดถอยพอดีทั้งหมด ประมาณและการบริโภคน้ำมันเชื้อเพลิงที่เกิดขึ้นจริงและข้อมูลที่ร่าง John Deere รถแทรกเตอร์ 8300 ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ขั้นตอนเดียวกันภายในขี้ SAS การทดสอบทางสถิติทั้งหมดได้รับการดำเนินการในช่วงความเชื่อมั่น 95%

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) ใช้ SAS ( SAS Institute Inc . 9.1 , แครี่ , NC , USA ) การทดสอบความแตกต่างระหว่าง ( 1 ) การรักษาความเร็วและใช้ ) สำหรับตัวแปรวัดรถแทรกเตอร์
ประสิทธิภาพและดิน ( 2 ) วัดและประเมินประสิทธิภาพและอัตราค่าใช้จ่ายเชื้อเพลิง อย่างน้อยสี่เหลี่ยมถดถอย ( LSR ) ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างเชื้อเพลิง
การบริโภคและการใช้ร่างพร้อมกับรถแทรกเตอร์พลังงานและเชื้อเพลิงใช้สำหรับแต่ละพื้นที่ แซส ก็ยังใช้เพื่อตรวจสอบว่าและลาด LSR y-intercepts มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างปฏิบัติและคำนวณรากของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSE ) ของการถดถอยทั้งหมดพอดีการประมาณและการบริโภคเชื้อเพลิงที่แท้จริง และข้อมูลร่างสำหรับ John Deere 8300 รถแทรกเตอร์ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้วิธีการ LSR เดียวกันภายใน SAS การทดสอบทางสถิติมีการปฏิบัติที่ความเชื่อมั่น 95%