Обработка результатов наблюдений

При проведении эксперимента, когда меняется несколько факторов, прежде всего возникает вопрос об оценке их влияния на функцию отклика. Изучение влияния различных факторов на статистические характеристики объекта является задачей дисперсионного анализа, который позволяет специальной обработкой результатов наблюдений разложить их общую вариацию на систематическую и случайную, оценить достоверность систематической вариации по отношению к случайной, вызванной неучтенными факторами. За количественную меру вариации принимают дисперсию, полученную статистической обработкой экспериментальных данных. Сравнение дисперсий выполняют обычно по критерию Фишера. [c.16]

Математическая обработка результатов наблюдений, как известно, является самостоятельной и достаточно сложной областью. Не касаясь общих принципов этой проблемы, изложенных, например, в монографии [14], остановимся кратко на некоторых особенностях обработки данных кинетического эксперимента. Здесь будем следовать изложению этого вопроса, данному в монографии [4], где он рассмотрен более подробно. [c.76]

Одним из методов обоснования расходов воды для тушения пожаров является использование статистических данных о фактических расходах. Обработка результатов наблюдений за пожарами в промышленных зданиях и на открытых технологических установках в период с 1944 по 1971 г., позволила выявить закономерности [c.39]

Измеряемые выходные параметры физико-химических систем характеризуются наличием случайной составляющей, сравнимой по величине с результатами измерений. Поэтому обработка результатов наблюдений — задача прикладной математической статистики. Целесообразно описывать связь сред- [c.14]

Если вычисленное по опытным данным значение и окажется меньше Ыа, то гипотеза принимается в противном случае ее следует отвергнуть как противоречащую данным измерений. Тогда результат Хтах или соответственно Хтш приходится рассматривать как содержащий грубую погрешность и не принимать его во внимание при дальнейшей обработке результатов наблюдений. [c.85]

Для второго этапа разработок создано много различных вычислительных процедур, которые широко применяются на практике. Обычно для определения оценок параметров математических моделей используют метод регрессионного анализа. Регрессионный анализ является одним из самых распространенных методов обработки результатов наблюдений, а также служит основой целого ряда разделов математической статистики (планирование экспериментов, дисперсионный анализ и др.). [c.80]

Настоящий стандарт распространяется на нормативно-техническую документацию, регламентирующую методику вьшолнения прямых измерений с многократными независимыми наблюдениями, и устанавливает основные положения методов обработки результатов наблюдений и оценивания погрешностей результатов измерений. [c.274]

Статистическая обработка результатов наблюдений при измерениях [c.25]

Порядок расположения факторов х , х ,. . х, в выражении (11,208) не безразличен для точности обработки результатов наблюдений чем большее влияние на у оказывает параметр а у, тем меньше должен быть порядковый номер индекса . Вид функции выбирается с помош ью графических построений. Вначале по точкам выборки системы величины у, х , х ,. . х строится поле корреляции и эмпирическая линия регрессии у—х . Таким образом определяется тип зависимости [c.189]

Изучаемый производственный, процесс разбивается на отдельные фазы , состоящие из нескольких повторных циклов . В каждом цикле реализуется несколько опытов для одного и того же набора уровней независимых переменных (рис. И-41). Эти опыты образуют полный факторный эксперимент или дробную реплику от него. После окончания каждой фазы производят обработку результатов наблюдений и принимают решение относительно условий, в которых будет протекать производственный процесс в последующей фазе. [c.214]

Оценка характеристик двухмерной совокупности случайных величин хну. Обработка результатов наблюдений осуществляется по следующей схеме [c.472]

Обычно оказывается практически невозможным разделить случайные и систематические ошибки. Однако, если предположить, что систематические ошибки отсутствуют, то случайные ошибки будут проявляться в разбросе экспериментальных точек. Они могут быть обнаружены при построении Т — х-, р — х- или X — у- диаграмм. Исправление случайных ошибок требует привлечения представлений теории вероятности и не является вопросом термодинамики. Уменьшить роль случайных ошибок можно графически или с помош ью метода наименьших квадратов, или же любого другого метода статистической обработки результатов наблюдений. Здесь же мы остановимся только на одном простом методе, предназначенном для исправления ошибок в данных о равновесии жидкость—пар. [c.123]

Для той части тройных систем, которые изучены экспериментально, проверка на термодинамическую согласованность не является особо актуальной — обычно в той же серии экспериментов изучают и бинарные системы, составляющие тройную, их проверить значительно проще, а если данные для бинарных систем точны, то мало оснований предполагать ошибки в данных для тройной системы (те же реактивы, обычно та же методика постановки опыта). Отмеченные выше обстоятельства относятся к систематическим ошибкам в экспериментальных данных. Случайные ошибки, разброс данных обнаруживают и устраняют обычными приемами обработки результатов наблюдений. [c.149]

Результаты измерений активности А радионуклидов в препаратах связаны с погрешностями как случайного характера (возникающими не только за счет статистической природы распада, но и по ряду других причин), так и с систематическими погрешностями. Статистическую обработку результатов наблюдений следует проводить в соответствии с ГОСТом 8.207—76. При статистической обработке группы из п результатов наблюдений прежде всего исключают систематические ошибки (фон, просчеты за счет мертвого времени и др.), рассчитывают для каждого случая группу значений активности Л, , находят результат измерений А по формуле [c.69]

ГОСТ 8.207-76. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Метод обработки результатов наблюдений. Основные положения. М. Изд-во стандартов, 1976. [c.432]

В заводских аналитических лабораториях, в литературе по метрологии действуют нормативные документы — государственные стандарты (ГОСТы), руководства и методические инструкции (МИ), которые необходимо выполнять при обработке результатов наблюдений и представлении результатов измерений (анализа). [c.62]

Статистическую обработку результатов наблюдений (определений) малой выборки (и), оценку их воспроизводимости и правильности проводят по следующей схеме (см. п. 2.3.4.1). [c.67]

Методы обработки результатов наблюдений при измерениях /V Труды метрологических институтов СССР / Под ред. К.П. Широкова. М.-Л. Изд. стандартов, 1972. Вып. 134(194). 117 с. [c.91]

ГОСТ 8. 207-76. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения. М. Изд. стандартов, 1979. 8 с. [c.91]

Чтобы увеличить точность обработки результатов наблюдений, функции f (Х1) в выражении (УИ 1.53) следует располагать в поряд- [c.209]

Стандарты ГСС устанавливают требования к единицам физических величин и их эталонам, поверочным схемам, метрологическим характеристикам средств измерений, методам обработки результатов наблюдений, классам точности средств измерений, нормальным условиям измерений при поверке, методикам выполнения измерений, стандартным образцам состава и свойств веществ и материалов, государственному надзору и ведомственному контролю за средствами измерений и т.д. Очевидно, что руководство требованиями стандартов ГСС способствует созданию нормативных документов для обеспечения единства измерений в области НК и Д. В настоящее время разработаны основополагающие стандарты в области НК и Д. [c.18]

Глава посвящена методам корреляционного и регрессионного анали-10в, широко применяемым при обработке результатов наблюдений. [c.157]

При обработке результатов наблюдений и при записи результатов измерений числовые значения округляют, руководствуясь следующими правилами i[l 1]] [c.37]

Конкретно при статистической обработке результатов наблюдений следует поступать так [c.41]

Обработка результатов наблюдений и расшифровка термограмм. На миллиметровой бумаге вычерчивают термограмму но данным опыта. На оси абсцисс откладывают время (г), на оси [c.217]

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАБЛЮДЕНИЙ [c.10]

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАБЛЮДЕНИЙ 13 [c.13]

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАБЛЮДЕНИИ 2 [c.21]

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ НАБЛЮДЕНИЙ 2,1 [c.23]

С той или иной степень полноты эти разделы представлены и в предлагаемом сборнике. В него включены наряду с оригинальными сообщениями также работы обзорного и методологического характера. Основное внимание уделено обратныл задачам, и это закономерно, так как проблема установления модели изучаемого объекта (вещество, физико-химическая система, процесс) и определения численных значений констант, характеризующих эту модель, принадлежит к числу центральных проблем физической химии. Характерная особенность большинства представленных работ, посвященных этой проблеме, состоит в творческом примененпи пх авторами теории обработки результатов наблюдений. [c.4]

Рекомендуемые,значения термических сопротивлений -загрязнений 1 и Я2 связаны с каждой из теплообменива ещйжея фед п позволяют более широко и< использовать в различных сочетаниях для идентичных условий течения теплоносителей и температуры стенок каналов аппарата. В табл. 9.2—9.6 приведены данные по термическим сопротивлениям загрязнений, вносимых различным теплоносителями, в теплообменной аппаратуре промышленного на- значения. Эти данные позволяют ориентировочно оценить значения 1 и / 2 при расчете Кафф- Однако никогда не следует упускать возможности определения этих значений в результате обследова- ния работы промышленных аппаратов-аналогов на действующих установках. Поэтому представляет интерес рассмотреть методику обработки результатов наблюдений за работой промышленных аппаратов, позволяющую оценить характер изменения коэффициента теплопередачи в аппарате в зависимости от времени его эксплуатации. . [c.351]

ГОСТ 8.027—76 ГСИ. Прямые измерения с миогократиими наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения. [c.147]

Поскольку дефекты сварных соединений располагаются главным образом в металле щва, то для сопоставления зависимостей j = f Ky) различных материалов использовали значения коэффициентов уравнения Париса (табл. 10.5.1), полученные при статистической обработке результатов наблюдений за ростом поверхностных трещин от надрезов, нанесенньЕХ по центру стыкового шва [142]. Взаимное расположение кривых Л д J = f(Ky ) на ри . 10.5.1 позволяет судить о сравнительной сопротивляемости рассматриваемых стыковых соединеий росту трещиноподобного дефекта при малоцикловом нагружении. [c.403]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология