Метод обработки статистических рядо

Примеры вычислений, касающихся более сложных случаев (наличие ряда из нескольких выборок, сравнение двух методов анализа), а также случаи, когда при измерениях получают логарифмы нескольких вариант, в настоящем разделе не рассматриваются. С ними можно познакомиться в главе Статистическая обработка результатов химического эксперимента и биологических испытаний ГФ XI, вып. 1, с. 199. [c.282]

Публикуемые в периодических изданиях работы по спектральному анализу рассчитаны на специалистов, хорошо знакомых с методами статистической обработки данных, они описывают новейшие методы обработки информации, устройства для вычисления спектральных характеристик по сравнительно сложным алгоритмам, связь которых с выводами теории иногда трудно проследить, особенно для новичка в этой области. Многие авторы используют большое число методических и терминологических приемов и ухищрений, затрудняющих чтение статей для неспециалиста. Знакомство с методами измерения спектральных характеристик случайных процессов осложняется и рядом других обстоятельств. Нет установившихся терминологии и обозначений. Статьи по данной тематике встречаются в журналах самых различных направлений. По некоторым вопросам нет единства мнений даже среди специалистов. Последнее касается вопросов определения и измерения спектральных характеристик, интерпретации полученных данных и некоторых методических вопросов. Этим объясняется и то обстоятельство, что в чисто прикладной литературе, например в ряде книг по статистической радиотехнике и автоматике, вплоть до настоящего времени содержались ошибочные утверждения относительно определения спектральной плотности мощности случайного процесса. [c.4]

Статистическая обработка опытных данных. При экспериментальных измерениях некоторой физической величины, истинное значение а которой неизвестно, результаты отдельных измерений представляют собой случайные величины. Истинное значение оценивают методами математической статистики. Первичная обработка экспериментальных данных заключается в получении ранжированного ряда, т. е. экспериментальные данные располагают в порядке увеличения исследуемого параметра и с помощью специальных критериев выявляют грубо ошибочные значения. Для этого рассчитывают среднее арифметическое всей выборки из п опытов х = [c.14]

Описанная методика оценки линейных скоростей роста требует задания специального режима терморегулирования и микроскопического исследования отдельных монокристаллов. В силу этого способ неэффективен при обработке массовых экспериментов по кристаллизации алмаза. В последнем случае более рационально использование способа оценки линейных скоростей роста на основе анализа дисперсности всей совокупности кристаллов, полученных в определенном количестве идентичных циклов. Первым этапом данной методики является гранулометрический анализ, задача которого — оценка преимущественного в ансамбле кристаллов размера т. Этот этап предусматривает рассев алмазов на стандартных контрольных ситах и последующую статистическую обработку результатов рассева. Размеры сторон ячеек сил Г определяют Границы разрядов статистических рядов. Относительную плотность вероятности в разрядах корректно оценить как р = = т,/т(г —где nii — масса кристаллов, имеющих к концу цикла размер в интервале Л—г г, т — общая масса алмазов. Планирование минимального числа циклов п рационально проводить методом итераций, задав погрешность статистической оценки е одного из параметров экспериментального распределения алмазов по дисперсности математического ожидания (МО), моды или среднего квадратического отклонения (СКО). Так, при планировании по значению СКО (S) оценкой очередного приближения будет [c.365]

Метод обработки статистических рядов заключается в том что для определ ения нормы изучаются данные об удельных расходах и факторы их определяющие за предшествующий период.. Из статистического ряда данных выбираются лучшие, наиболее достоверные. Их и принимают для плановых расчетов. [c.153]

Основным методом всех плановых расчетов является метод прямого счета, заключающийся в том, что потребность в каждом виде продукции о-пределяется перемножением норм расхода на объем работы или объем выпуска продукции и т. д. по потребителям. Аналогично определяется потребность в реагентах, катализаторах, кадрах и др. Исходные нормативы для расчета могут быть определены путем обработки статистических рядов, экстраполяции, индексного метода корректировки базисных норм, метода статистических зависимостей, метода регрессионного анализа. [c.153]

Наиболее эффективные методы обработки статистических данных— метод корреляционного и дисперсионного анализов, которые позволяют получить уравнения, показывающие, как в среднем изменялись бы значения функции в связи с изменением значений одного или нескольких связывающих ее аргументов, если бы ряд других ее аргументов не менялся. Корреляционный и дисперсионный анализы могут установить наличие статистической зависимости между переменными как при линейной, так и при нелинейной форме этих зависимостей. При помощи вероятностно-статистических методов с любой наперед заданной вероятностью можно судить об адекватности построенной модели исследуемому объекту моделирования. Наличие построенных вероятностно-статистических моделей позволит определить оптимальные условия эксплуатации процессов газопромысловой технологии. [c.77]

После установления ориентировочных среднесмертельных величин переходят, если этого требуют задачи исследования, к развернутому их определению. Среднесмертельные величины получают путем статистической обработки вариационного ряда смертельных доз (концентраций). Поэтому, прежде чем начать проводить эксперимент, целесообразно выбрать метод статистической обработки, так как различные методы обработки требуют соблюдения определенных условий проведения опыта. [c.100]

Путем изучения кинетических закономерностей составляют математические модели отдельных стадий и в целом процессов производства и облагораживания нефтяного углерода, которые затем можно использовать для расчетно-теоретической оптимизации параметров при проектировании и управлении процессами. Различают статистические модели, составляемые на основе обобщения опыта работы промышленных установок или с помощью метода активного эксперимента, и математические модели, которые основаны на кинетических закономерностях процесса. Алгоритмы управления процессами производства и облагораживания нефтяного углерода базируются на их математической модели и включают дополнительно ряд эмпирических зависимостей, полученных статистической обработкой показателей работы промышленных установок. [c.263]

Сложность решаемой проблемы определяет и функциональную структуру системы. Поэтому система может содержать отдельные методо-ориентированные пакеты в качестве подсистем, ограничивая, вероятнее всего, их функции определенным классом задач. Например, пакет программ статистического анализа используется всякий раз, когда появляется необходимость в обработке экспериментальных данных, при определении и коррекции параметров стохастических моделей. Однако его использование ограничивается вопросами данной проблемы. Поэтому включение отдельных пакетов в качестве подсистем связано с решением ряда организационных вопросов. Это прежде всего вопрос полноты использования его возможностей и, следовательно, целесообразности выделения обычно большого объема памяти и снижения быстродействия. Может оказаться, что выгоднее специально разработать такую подсистему, исходя из конкретных требований общей проблемы, нежели частично использовать возможности готовой системы более широкого назначения. Это обеспечит компактность и быстродействие программы. Последнее обстоятельство является причиной того, что системы не часто строятся на основе методо-ориенти- [c.282]

Сложность решаемой проблемы определяет и функциональную структуру системы. Поэтому система может содержать отдельные методо-ориентированные пакеты в качестве подсистем, ограничивая, вероятнее всего, их функции определенным классом задач. Например, пакет программ статистического анализа используется всякий раз, когда появляется необходимость в обработке экспериментальных данных, при определении и коррекции параметров стохастических моделей. Однако его использование ограничивается вопросами данной проблемы. Поэтому включение отдельных пакетов в качестве подсистем связано с решением ряда организационных вопросов. Это прежде всего вопрос полноты использования его возможностей и, следовательно, целесообразности выделения обычно большого объема памяти и снижения быстродействия. Может оказаться, что выгоднее специально разработать такую подсистему исходя из конкретных требований [c.67]

Были разработаны специальные подходы (Хироми, Тома и Аллен), которые, базируясь на ряде определенных допущений, позволяют количественно связать макроскопические параметры с микроскопическими и на основании этих данных вычислять последние с некоторой (хотя и спорной) точностью. Успехи в этом направлении стимулировали разработку кинетического аппарата, в котором значительную роль играют статистические методы анализа, суммирование и т. д. К сожалению, аналитическое рассмотрение проблемы обычно подменяется массированной компьютерной обработкой данных на базе целого ряда неочевидных допущений и формализованных подходов. При этом часто создается иллюзия взаимной согласованности экспериментальных данных и теоретических расчетов, хотя обычно теоретические расчеты корректируются (фактически подгоняются) с помощью тех же исходных экспериментальных данных, которые впоследствии и обрабатываются с учетом скорректированных эмпирических коэффициентов. [c.106]

Для исследования ароматических УВ в последние годы широкое распространение получил метод масс-спектрометрии. Нами для выделения аренов и исследования их методом масс-спектрометрии были подобраны разнородные нефти Западной Сибири. Несмотря на это качественный состав концентратов ароматических УВ всех нефтей характеризуется набором одних и тех же рядов, хотя содержание рядов в разных нефтях меняется в 2—3 раза. Для того, чтобы проследить взаимосвязь между содержанием УВ разных рядов и выяснить причины, контролирующие состав аренов, была проведена статистическая обработка результатов (табл. 13), показавшая наличие высоких корреляционных связей как внутри состава аренов, так и между аренами и другими параметрами состава нефтей. [c.48]

Спектральный анализ объединяет два важных теоретических подхода статистический анализ временных рядов и методы анализа Фурье. Последние не нуждаются в подробном изложении для инженеров, так как значительная часть инженерной подготовки базируется на этих методах Однако ради полноты изложения и для удобства других читателей в этой главе будут описаны те понятия анализа Фурье, которые необходимы для анализа временных рядов. В последующих главах будет показано, как должны быть модифицированы методы Фурье для обработки функций времени, которые являются скорее статистическими, чем детерминированными. [c.33]

Получение эффективных несмещенных оценок параметров предполагает выполнение ряда требований как к исходной информации, так и к методу ее обработки. Прежде всего, в экспериментальных результатах должна отсутствовать заметная систематическая погрешность. Ее присутствие в наборе величин х — у — Т — р может быть обнаружено проверкой данных на термодинамическую согласованность. Для уменьшения влияния случайных ошибок измерений желательно, по возможности, иметь достаточно подробную информацию о системе, относящуюся к широкому концентрационному интервалу. При оценке параметров на основе подробной информации могут быть использованы методы статистической обработки данных. [c.211]

Однако уравнения регрессии оказываются очень ценными, если их использовать для решения экстремальных задач — определения оптимальных условий протекания технологических процессов, оптимальных составов приготовления смесей, для статической оптимизации управляемых объектов и ряда других задач. Математическая модель в виде уравнения регрессии весьма удобна, так как позволяет легко проводить ряд математических операций (методом наименьших квадратов, наращиванием полинома), а также дает возможность широко использовать ЭВМ при обработке экспериментальных данных. Отметим также, что именно появление ЭВМ подняло ценность полиномиальных моделей объемы вычислительных работ при расчете коэффициентов регрессии достаточно велики и ранее это ограничивало возможности статистических исследований. [c.194]

В основе метода случайных блужданий лежат анализ закономерностей случайных блужданий частиц и вычисление вероятностей тех или иных событий. С точки зрения решаемой нами задачи наибольший интерес представляют условные вероятности перехода частиц из одной точки пространства в другую в течение отрезка времени т — то. Как было показано выше, эти вероятности пропорциональны объемному содержанию дисперсных частиц (1.134). Вычисление их можно произвести путем статистической обработки конечных координат большого количества просчитанных реализаций траекторий блуждающих частиц. Более подробно данный метод будет рассмотрен нил<е при решении ряда практических задач. [c.76]

Существует ряд методик определения прочности гранул катализатора на раздавливание. Простейшая из них заключается в том, что гранулу катализатора помещают на стол небольшого гидравлического пресса и измеряют усилие раздавливания. Так как края гранул недостаточно ровные, то раздавливающее усилие не распределяется равномерно и удельное давление разрушения таким способом определить невозможно. Поэтому проводят измерения для ряда гранул и вычисляют среднюю величину давления, вызывающего разрушение гранул эта величина носит условный характер и разброс ее вокруг среднего значения велик. Применяют и другой способ. В цилиндр с порш нем засыпают определенный объем гранул и сжимают на прессе до начала разрушения, которое отмечается по скачку давления. Этот метод не очень удобен и сильно зависит от условий засыпки. Получаемые цифры также носят условный характер и нуждаются в статистической обработке. Однако его приходится применять при определении прочности неправильных и сферических гранул. [c.411]

Проведя анализ, аналитик обычно должен тем или иным способом обработать полученные экспериментальные результаты с целью получения требуемой информации. Эта обработка заключается в проведении некоторых простых расчетов или же может предусматривать более сложные методы вычисления с использованием стандартных численных или статистических процедур, и применение компьютера в такой ситуации существенно облегчит эту процедуру. Программы таких расчетов закладываются в компьютер, который затем осуществляет соответствующую обработку данных. В ряде случаев полученные результаты целесообразно ввести в запоминающее устройство компьютера, поскольку может случиться так, что к ним необходимо будет периодически обращаться на протяжении длительного периода времени — вплоть до нескольких лет. В такой ситуации компьютер может осуществлять операции поиска. Такое применение компьютерных систем будет более глубоко обсуждаться далее. [c.74]

Все указанные выше статистические характеристики точности методов испытаний по определению показателей качества и разброса измеряемых параметров оцениваются путем обработки экспериментальных данных, полученных в результате ряда независимых определений. Применению методов математической статистики посвящено большое количество книг и статей. Определенная часть этой литературы посвящена оцениванию статистических характеристик точности методов аналитического контроля (в том числе и методов испытаний по определению показателей качества нефтепродуктов). Поэтому в настоящем разделе не имеет смысла подробно излагать все способы оценивания статистических характеристик методов испытания нефтепродуктов и характеристик изменения параметров нефтеперерабатывающих процессов. Ниже приводится краткое изложение принципов и последовательности определения используемых в книге статистических характеристик. [c.40]

При обработке выборок больших объемов используют метод сгруппированных даннь[х выборка объема п преобразуется в статистический ряд. Для этого весь диапазон изменения случайной величины в выборке Хщщ-г J injj делится на к равных интервалов. Число интервалов можно выбирать по полуэмпирической формуле [c.29]

Детальное изучение связи структуры привитых сополимеров и их эффективности в качестве флокулянтов проведено Бэкхаузом [83]. Использованные привитые сополимеры получали путем прививки по описанному ранее методу на статистически распределенные группы, способные к сополимеризации. Вначале на основе лаурилметакрилата и глицидилметакрилата синтезировали серию сополимеров различной молекулярной массы. Затем обработкой метакриловой кислотой получали ряд предшественников с различно [c.110]

Статистические методы создания стационарной модели процесса были подробно обсуждены в литературе . Не следует упускать из вида возможность использования статистических методов обработки данных. Ецли переменные параметры процесса, например, производительность, можно вычислить несколькими независимыми путями, опираясь на различные ряды переменных, измеренных со случайными ошибками, то наиболее вероятные значения измеренных переменных можно найти, применяя метод наименьших квадратов . [c.444]

Идея книги, ее организация и материал, связанный с литературной работой, оформлением результатов и другими общими вопросами принадлежат д-ру техн. наук профессору В. Н. Романенко. Главы, посвященные математическим и статистическим методам обработки результатов, написаны канд. техн. наук старшим научным сотрудником А. Г. Орловым. Канд. техн. наук доцент Г. В. Никитина подготовила примеры и иллюстративный материал и участвовала в написании ряда глав. В книге использован опыт, накопленный авторами при подготовке и чтении курса Основы научных исследований в ряде ленинградских вузов. [c.6]

Язык Бейсик широко распространен и описан, например, в работе [12]. Язык Фокал применяется на мини- и микро-ЭВМ ДВК, Электроника-60 , СМ-3, СМ-4, БК 0010 и т. д., в различных во многом сходных версиях Фокал-71, Фокал-С, Фокал БК0010. Он обладает рядом достоинств, в том числе компактностью программ, однако Фокал значительно менее распространен, чем Бейсик. Поэтому и литературы, посвященной Фокалу, чрезвычайно мало. Учитывая, что пользователи микро-ЭВМ ДВК и Электроника-60 работают рядом с профессиональными программистами, способными оказать квалифицированную помощь, и могут использовать руководства по языку [13, 14], авторы сочли необходимым сделать упор на описание версии Фокал БК 0010 для массовой отечественной микро-ЭВМ, в основном находящейся в личном пользовании. Описанию особенностей программирования для этой ЭВМ посвящена первая глава второй части. Следующие две главы имеют цель познакомить читателя с некоторыми статистическими методами обработки на- [c.4]

При сохранении ряда общих черт частицы могут довольно значительно отличаться друг от друга, что свидетельствует о большой вариабельности ориентаций частиц токсина на пленке-подложке. Это затрудняет применение методов обработки одиночных изображений молекул в данном случае, так как для получения набора статистически достоверных проекций молекулы, соответствующих различным ориентациям частиц на пленке-подложке, потребовалось бы обработать большое количество изображений. С другой стороны, цифровая обработка электронно-микроскопических изображений упорядоченных образований белка могла бы существенно сократить время, необходимое для получения трехмерной структуры. Как правило, частицы а-латротоксина равномерно распределены по подложке и адсорбируются на нее в произвольных ориентациях. Однако при высокой концентрации ионов (0,5 М) и в узком диапазоне pH (8,2-8,5) а-латротоксин агрегировал в двухмерные кристаллы, что наблюдалось при негативном контрастировании таких препаратов (рис. 1.62,6) [608]. [c.194]

Сканер, использованный ГосНИИА-Сом по договору с Экотех-Север для изучения системы газопроводов, производил съемку в спектральных диапазонах, мкм 0,4-0,5 (1-й канал), 0,5-0,6 (2-й канал), 0,6-0,7 (3-й канал), 0,7-0,8 (4-й канал), 8,0-14,0 (6-й канал). Первые четыре канала воспринимают отраженный земной поверхностью солнечный свет, 6-й канал воспринимает тепловую радиацию. Обработка шести фрагментов (кадров) этой информации состояла из предварительного и тематического этапов. На предварительном этапе в каждом фрагменте совмещали изображения, полученные в каждом канале. Целями тематического этапа были выявление статистической структуры много-спектральных изображений и первичная классификация. Для этого использовался анализ главных компонент - метод многомерного статистического анализа, в котором многомерные наблюдения (переменные - спектральные каналы, наблюдения - пикселы изображения) разлагаются в ряд по собственным числам и собственным векторам, при [c.89]

В соответствии с функциями АСНИ программное обеспечение Р состоит из ряда функционально ориентированных множеств алгоритмов, а именно 8 — алгоритмов сбора и обработки экспериментальных данных (планирования эксперимента, статистических методов описания объекта и т. д.) М — проблемно-ориентированных алгоритмов, определяющих последовательность основной обработки информации (разработки модели, уточнения параметров и т. п.) С— алгоритмов, обеспечивающих контроль и управление экспериментом. Тогда программно-алгоритмическое обеспечение АСНИ есть совокупность всех множеств, т. е. [c.68]

Прямое использование существующих методов -планирования (однопараметрического и статического) осложняется тем, что подлежащие планированию концентрации реагентов в зоне реакции не поддаются непосредственному регулированию. Статистическая же обработка случайного , беспланового эксперимента в ряде блучаев приводит к физически бессмысленным значениям констант кинетических уравнений. [c.467]

В методике обработки результатов поверки ТПР и ТПУ используются методы непосредственного сличения и при помощи компаратора. Из-за особенностей указанных СИ их метрологические характеристики получают расчетным путем как результаты косвенных измерений. При статистических косвенных измерениях получают ряд значений аргументов XI, Х2 по которым по известной зависимости у =/ х, 2, ..., х, ) определяют результат измерений и характеристики погрешности. Существуют два способа ообработки результатов измерений (см. раздел 1.5). Первый способ (приведения). Подставив в расчетную формулу согласованные значения аргументов, полученные при каждом измерении, вычисляют значения измеряемой величины у, = / (х,, х,.....х ,). Определенную таким образом совокупность значений у--= у, у2,. .., у , можно рассматривать как совокупность результатов прямых измерений, и ее можно обрабатывать так же, как и результаты последних. Этот способ позволяет после каждого измерения сразу получить результат, оценить его значение и, таким образом, контролировать ход измерений. Однако он имеет ограниченное применение, поскольку неудобен в тех случаях, когда функция 3 = /(х1, Х2,. .., Хт) сложна, и требуются громоздкие вычисления для определения резуль- [c.112]

Определенные схемы и комбинации приемов анализа сложных структур (адекватные уровню развития вычислительной техники). Об этом, в частности, свидетельствует становление приемов структурного анализа в такой специфической области, как химия белков. Здесь широко используется паттерсоновский метод фиксации позиции тяжелых атомов, специально вводимых в белок, сравнение паттерсоновских распределений для ряда изострук-турных производных белка, выявление знаков (начальных фаз) структурных амплитуд путем статистической обработки данных о разности единичных амплитуд в изо-структурных парах (метод изоморфного замещения). На определенной стадии анализа привлекаются и априорные сведения о геометрическом строении отдельных группировок, входящих в состав белка [c.113]

Чрезвычайно полезно использование метода Монте-Карло для проверки различных теорий, дающих приближенную статистическую трактовку той или иной модели. Сопоставление с опытом в данном случае часто непоказательно, так как трудно оценить относительную роль ошибок, обусловленных приближенным характером модели и приближенным сгюсобом обработки модели. В то же время метод Монте-Карло может дать строгий результат для рассматриваемой модели. Так, результаты, полученные по методу Монте-Карло для системы твердых шариков, послужили критерием оценки качества суперпозиционного приближения, интегральных уравнений Перкуса — Йевика, ги-перцепного и др. В настоящее время методом Монте-Карло исследован ряд систем с потенциалом взаимодействия Леннард-Джонса (в частности, жидкий аргон) и получены результаты, хорошо согласующиеся с экспериментом. Изучены некоторые системы, образованные частицами несферической формы, полярными молекулами, приведены расчеты для одной из самых сложных жидкостей — воды. Широко используется метод Монте-Карло для расчетов модели Изинга, рассмотренной в предыдущей главе, и других моделей. С развитием машинной вычислительной техники этот метод получает все более широкое применение. [c.395]

В представленном в этом разделе кратком описании расчетных методов нашли отражение основные тенденции развития конформационного анализа пептидов и белков в последнее время. Несмотря на многочисленность и видимое разнообразие новых теоретических разработок, их сближает ряд общих черт принципиального характера, причем тех же самых, что были присущи предшествующим теоретико-методологическим исследованиям. Отмечу лишь три таких особенности. Во-первых, практически все предложенные методы расчета исходят из предположения, что нативная трехмерная структура белка имеет самую низкую внутреннюю энергию. Поэтому конечная цель каждого метода состоит в установлении глобальной конформации молекулы по известной аминокислотной последовательности. Такое предположение, сформулированное более 40 лет назад, до сих пор не встретило каких-либо противоречий со стороны экспериментальных фактов и, следовательно, может считаться оправданным. Во-вторых, в последние годы, как и ранее, во всех случаях предпринимались попытки подойти к расчету глобальной конформации белка путем усовершенствования предсказательных алгоритмов, процедур минимизации и вычислительной техники. Надежды на решение структурной проблемы по-прежнему связываются не с более глубоким проникновением в молекулярную физику белка и разработкой соответствующих теорий, а главным образом с достижением в области методологии теоретического конформационного анализа и развитием компьютерной аппаратуры. Между тем такой подход в принципе не может привести к априорному расчету глобальной конформации белка. В разделе 2.1 уже указывалось, что перебор со скоростью вращательной флуктуации (10 с) всех мыслимых конформационных состояний даже у низкомолекулярной белковой цепи (< 100 остатков) занял бы не менее 10 лет. Следовательно, при беспорядочно-поисковом механизме сборка белка как в условиях in vivo в процессе рибосомного синтеза, так и в условиях in vitro в процессе ренатурации не может осуществляться через селекцию конформации всех локальных минимумов потенциальной поверхности. Реальные же возможности самых совершенных современных методов расчета ограничены независимым анализом тетра- и пентапептидов, рассчитанных четверть века назад. Ни один из существующих теоретических методов не в состоянии проводить конформационный анализ сложных олигопептидов, а тем более белков, без привлечения дополнительной информации - результатов прямого эксперимента, касающегося исследуемого объекта, или статистической обработки имеющихся структурных данных. В-третьих для всех предложенных методов расчета характерно отсутствие классификации пептидных структур, оправданной с физической точки зрения и [c.246]

Отразить эти основные требования и тенденции развития и было целью и причиной переработки книги. Без изменений осталась основная концепция обосновать правильное применение математико-статистических методов. Кроме того, большое значение уделяется сравнению вариантов и методов. Удалось подобрать дополнительные примеры, обоснованные с точки зрения материала и задачи интерпретации результатов вычислений, эти примеры возникли главным образом из обсуждений данной проблемы с коллегами. Актуальной проблеме временных рядов посвящен специальный раздел. Кроме того, обобщен опыт обработки логарифмически нормально распределенйых измерений для работы с дробными факторными планами, а также для проведения и сравнения межлабораторных опытов. Раздел о статистической оптимизации написан под руководством доцента д-ра г-жи Арпадян (г. София). [c.19]

Как отмечалось выше, технология НК включает фазу обнаружения дефектов и фазу оценивания их параметров. Фаза обнаружения завершена, если оператор или автоматическое устройство либо признало объект контроля бездефектным, т.е. соответствующим нормативным требованиям по качеству, либо приняло решение о наличии тех или иных дефектов. На этой стадии обработки результатов НК параметры дефектов не определяют, а процесс принятия решения носит статистический характер. На стадии дефектометрии, используя математические методы решения обратных задач, оценивают параметры дефектов и степень их важности для безотказного функционирования объекта контроля, а в ряде случаев прогнозируют качество (срок службы, работоспособность) объекта. В ТК процедуры обработки данных согласно указанным стадиям разработаны слабо, в особенности, если речь идет о прогнозировании срока службы. В большинстве случаев ответственность за принятие решения о степени серьезности обнаруженных дефектов принимается конечным пользователем (заказчиком) на основе существующих норм и стандартов. [c.257]

На рис. 6 приведены данные для полистирола 169, 83—86]. Аналогичные результаты получены и для ряда других полимеров полиметилметакрилата, поливинилхлорида, полиизобутилена, нолиизопрена, по,ли-4-винилпириди-на, ноливинилацетата, поли-2-гидроксиэтилметакрилата. Как видно, Ух и (/2 связаны линейной зависимостью в соответствии с уравнением (31) в довольно широком интервале значений а (до 3). Обработка экспериментальных данных по методу наименьших квадратов показала, что величина А практически одна и та н е для всех исследованных полимеров, зависит от природы полимера. Коэффициент корреляции (г) весьма высок во всех случаях. Выше приведена табл. 2, где сведены данные по статистической обработке экспериментальных результатов в координатах уравнения (31). [c.172]

Помимо геометрической структуры поверхности и пор адсорбентов и катализаторов для ряда их важнейп1их применений существенно составить представление об энергетическом рельефе их поверхности. Эти сведения можно получить также при помощи адсорбционных методов. Обычно для этой цепи применяется обработка изотерм адсорбции при помощи статистических методов, интенсивно разрабатываемых у нас Рогин-ским и его сотрудниками и Темкиным . Однако эта обработка часто связана со многими упрощающими допущениями, не всегда отвечающими реальной структуре адсорбентов, реальным свойствам адсорбционных слоев и широте и точности измерений изотермы (допущения о непрерывности изотерм, об отсутствии взаимодействия, подбор функций распределения на ограниченном интервале и т. п.). [c.198]

Токсичность ряда высших меркаптанов изучалась на крысах при вну-трибрюшинном введении продуктов. Выбор данного пути введения позволил для всех продуктов получить смертельные дозы и сравнить токсичность рассматриваемых тиолов. Статистическая обработка экспериментальных данных п]юизведена нробит-аналцзом с использованием метода наименьших квадратов прн построении графика летальности [4]. [c.552]