Оценивание статистических характеристик

ТОЧНОСТЬ ОЦЕНИВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК [c.277]

В первой главе рассматриваются способы контроля качества нефтепродуктов при их производстве, т. е. проверка соответствия показателей качества установленным требованиям. Анализируются проблемы, возникающие при контроле качества нефтепродуктов анализаторами в центральных заводских лабораториях. Исследуется влияние точности методов испытаний на эффективность контроля. Оцениваются вероятности ошибок первого и второго вида браковки нефтепродукта, соответствующего требованиям технических условий, и приемки нефтепродукта, не соответствующего требованиям технических условий. Анализируются два различных подхода к определению и нормированию ошибок контроля на примере контроля конкретной партии нефтепродукта и на примере контроля множества партий нефтепродуктов, выпускаемых по единым техническим условиям на одной или многих установках. Рассматриваются вопросы прогнозирования качества нефтепродуктов в процессе производства. Так как контроль качества нефтепродуктов и оценка ошибок контроля базируются на методах теории вероятностей и математической статистики, приводятся краткие сведения по оцениванию статистических характеристик. [c.3]

Точность оценивания статистических характеристик [c.285]

Оценивание статистических характеристик [c.40]

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]

Основная задача оценивания статистических характеристик заключается в том, чтобы по ограниченной совокупности случайных значений величины, называемых выборкой, ориентировочно оценить числовые характеристики, закон распределения и интервал возможных значений как случайной величины, так и полученных оценок. [c.40]

Во введении обсуждается рещение этой задачи с помощью оценивания функции отклика на единичный импульс Оказывается, что такой подход неудовлетворителен как из-за того, что он требует оценивания слишком большого числа параметров, так и из-за того, что выборочные оценки при таком подходе имеют плохие статистические свойства Это происходит потому, что оценки соседних значений функции отклика на единичный импульс сильно коррелированы От этих трудностей можно избавиться, если перейти к оцениванию частотной характеристики с помощью анализа взаимных спектров. Показано, как можно получить хорошие оценки функций усиления и фазы с помощью метода стягивания окна, а также выводятся доверительные интервалы для этих функций Мы приходим к выводу, что, хотя анализ взаимных спектров и является иногда полезным исследовательским средством при оценивании характеристик линейных систем, все же конечной целью такой работы должно быть оценивание параметров некоторой модели методом наименьших квадратов, видоизмененным так, чтобы учесть корреляцию остаточных ошибок [c.186]

В гл 9—10 мы видели, что анализ взаимных спектров и оценивание частотных характеристик представляют собой распространение обычного корреляционного и регрессионного анализов на частотную область Точно так же многомерный спектральный анализ и оценивание многомерных частотных характеристик представляют собой распространение идей анализа множественных корреляций и многомерного статистического анализа на частотную область в этом разделе мы дадим обзор основных понятий множественной корреляции и множественного регрессионного анализа Предполагается, что читателю полностью известен метод наименьших квадратов, изложенный в Приложении П4 1 [c.241]

Обнаружение неполадки. Для того чтобы обнаружить неполадку, вы принимаете гипотезу о том, что процесс функционирует удовлетворительно, а затем проверяете эту нуль-гипотезу, используя экспериментальные данные, полученные в ходе наблюдения за процессом. Можно проконтролировать различные статистические характеристики процесса, такие как средние значения переменных, ковариационная матрица переменных состояния или наблюдаемых переменных, величины оценок коэффициентов модели процесса, характер шумового фона процесса и т. д. Контрольные величины статистических характеристик определяются при удовлетворительных условиях работы путем оценивания или с помощью предположений о процессе (например, о том, что шумовой фон процесса — белый и гауссов), либо задаются. [c.145]

Исследование энергетических и технологических характеристик проводятся методом статистического оценивания. [c.169]

Елок предназначен для быстрого статистического оценивания полезности заданной характеристики функциональных сайтов для их классификации. [c.224]

В разд 11 4 изложены основные идеи многомерного спектрального анализа и оценивания многомерных частотных характеристик Для изложения этих идей потребовалось заново рассмотреть в разд И 3 важнейшие понятия многомерной регрессии и многомерного статистического анализа Наконец, в разд 11 5 обсуждаются наиболее важные практические аспекты оценивания многомерных частотных характеристик и приводится пример анализа данных турбогенератора, имеющего два входа и два выхода [c.222]

При практической реализации изложенной схемы необходимо решать несколько технологических задач, среди которых главными являются оценивание параметров статистической модели ряда, оценка доверительных характеристик, выявление скрытых периодичностей и цифровая фильтрация. [c.196]

Общие требования к нормируемым метрологическим характеристикам (НМХ) промышленных автоматических газоанализаторов установлены ГОСТ 13320-81. В стандарте приведен перечень ПМХ, указаны способы их нормирования и определения. Различные комплексы НМХ присущи газоанализаторам-преобразователям, газоанализаторам-сигнализаторам и показывающим газоанализаторам. Среди последних разные комплексы имеют аналоговые и цифровые анализаторы, приборы с равномерной и неравномерной шкалой. Наибольшие сложности при формировании комплексов НМХ связаны с выбором рациональной номенклатуры НМХ. Номенклатура НМХ газоанализаторов расширяется и уточняется по мере накопления новых конструкторских решений или новых средств гpaдyIipoвки и поверки. В последние годы международные метрологические организации прилагают серьезные усилия для достижения единообразия при нормировании метрологических характеристик. Помимо документов Международной электротехнической комиссии ( Выражение работы газоанализаторов — публикация 1982 г., стандарт Выражение работы инфракрасных анализаторов качества воздуха — публикация 1975 г.) следует отметить стандарт ИСО 815885 Оценка эксплуатационных характеристик газоанализаторов . Этот стандарт распространяется на газоанализаторы, градуировку которых может осуществлять потребитель. Оценивание основной погрешности базируется в стандарте на использовании статистических методов обработки результатов эксперимента, связанного с построением градуировочной характеристики. Междуна- [c.939]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология