2.6. Statistical analysisDrying kin

2.6. Statistical analysis
Drying kinetics data of the samples were analyzed using Statistica
6.0 software.


Nonlinear regression analysis was performed based on the Levenberg–Marquardt algorithm to calculate corresponding parameters of the models mentioned in Table 2.

Validation of the statistical models was determined using R2,
χ2 and RMSE values calculated using the following equations yexp,i and ypred,

i are the experimental and predicted MR values of ith observation,
and n andm are the observation number and number of constants
in the corresponding model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.6. สถิติวิเคราะห์ข้อมูลจลนพลศาสตร์การอบแห้งของตัวอย่างมาวิเคราะห์โดยใช้ Statistica6.0 ซอฟต์แวร์ วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นได้ดำเนินการตามอัลกอริทึม Levenberg – Marquardt คำนวณพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกันของแบบจำลองที่กล่าวถึงในตารางที่ 2กำหนดตรวจสอบโมเดลทางสถิติใช้ R2 Χ2 และค่า RMSE คำนวณโดยใช้การ yexp สมการต่อไปนี้ ผม และ ypredฉันมีค่า MR ทดลอง และคาดการณ์ระยะเก็บข้อมูลn andm มี สังเกตจำนวนและจำนวนของค่าคงที่ในรูปแบบที่สอดคล้องกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.6 การวิเคราะห์สถิติ
ข้อมูลจลนพลศาสตร์การอบแห้งของกลุ่มตัวอย่างที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้ Statistica
ซอฟแวร์ 6.0.


การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นได้ดำเนินการขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการ Levenberg-Marquardt ในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกันของรุ่นที่ระบุไว้ในตารางที่ 2

การตรวจสอบของแบบจำลองทางสถิติที่ถูกกำหนดโดยใช้ R2,
χ2 และค่า RMSE คำนวณโดยใช้สมการ yexp ต่อไปนี้ผมและ ypred,

ฉันมีการทดลองและการคาดการณ์ค่า MR ของการสังเกตที่ i,
n และ andm จำนวนการสังเกตและจำนวนของค่าคงที่
ในรูปแบบที่สอดคล้องกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.6 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจลนศาสตร์ของการอบแห้งข้อมูล วิเคราะห์โดยใช้ statistica6.0 ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์การถดถอยแบบไม่เชิงเส้นการขึ้นอยู่กับวิธี levenberg –มาร์ควคำนวณพารามิเตอร์ของแบบจำลองที่กล่าวถึงในรางที่ 2ความถูกต้องของแบบจำลองทางสถิติใช้วิเคราะห์อาร์ทูχ 2 และวิธีการคำนวณโดยใช้สมการต่อไปนี้ผม ypred yexp , และ ,ฉันเป็นนักเรียนและทำนายค่าสังเกต ith คุณ ,และ N ในการบำรุงรักษาเป็นสังเกตจำนวนและจำนวนของค่าคงที่ในรูปแบบที่สอดคล้องกัน