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吃着西瓜说柠檬酸
ESS(环境应力筛选试验)是一种工艺手段,是通过向电子产品施加合理的环境应力和电应力,在生产早期阶段(该阶段的检测成本最低),将其内部的潜在缺陷加速变成故障,并通过检验发现和排除故障的过程。 ESS旨在激发并排除早期故障,使产品的可靠性接近设计的固有可靠性水平。应力水平以能激发出缺陷但不损坏产品为原则,采用的应力环境不能超过产品电子和机械性能的极限,应力环境水平必需是适当的。
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引用恋劳的回答:ESS是残差平方和,RSS是回归平方和。二者相加等于TSS。残差平方和:为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差,把每个残差的平方后加起来称为残差平方和,它表示随机误差的效应。回归平方和 总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和。 残差平方和与总平方和的比值越小,判定系数 r2 的值就越大。
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ESS是残差平方和,RSS是回归平方和。二者相加等于TSS。残差平方和:为了明确解释变量和随机误差各产生的效应是多少,统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差,把每个残差的平方后加起来称为残差平方和,它表示随机误差的效应。回归平方和总偏差平方和=回归平方和 + 残差平方和。 残差平方和与总平方和的比值越小,判定系数 r2 的值就越大。扩展资料:只有常数项没有其他解释变量的回归方程的RSS和TSS相等,其决定系数为0。增加解释变量必然导致RSS减小。因此,如果想降低RSS,只要在回归方程中尽可能地加入解释变量就能达到目的。各实验点(xi,yi)并不一定都落在回归线上,各实验点偏离回归线的程度,可用它们的总偏差平方和(总平方和)TSS(Total Sum of Squares)来表征,TSS=∑(ŷ-ȳ)2+∑(u)2,其中ȳ是各实验值yi的平均值 ,u=y-ŷ包含常数项全部解释变量的个数K等于样本数n时,RSS为0,决定系数为1。在一些场合t检验不仅可以进行双侧检验,也可以进行单侧检验。而F检验没有单侧和双侧的区别。当进行双侧检验的时候两种检验的P值相同。参考资料来源:百度百科——残差平方和参考资料来源:百度百科——回归平方和