Случайный отбор

Аудит соответствия. Все лицензированные продукты должны быть проверены на соответствии к требованиям качества. Соответствие определяется путем сравнения измеренных физических и химических характеристик масла с данными лицензирования из досье API. Кроме того, некоторые продукты, выбраны путем случайного отбора, подвергаются моторным и стендовым испытаниям. К компаниям, продукты которых не соответствуют требованиям, могут быть оказано давление начиная с приостановки лицензии до требования изъятия продуктов из рынка. [c.142]

Эти данные охватывают основные опубликованные исследования по равновесию пар — жидкость в системах легких углеводородов. Сравнения с данными автора ограничиваются углеводородами, присутствующими в исследованных им смесях. При использовании результатов других исследований был проведен случайный отбор экспериментальных значений, охватывающих всю область экспериментальных условий. При сравнении с двойными и тройными системами использовано большое число экспериментальных данных вблизи критических точек смесей. Одни и те же экспериментальные значения применялись для сравнений со всеми графиками и номограммами, за исключением тех, которые выходят за пределы условий, охватываемых графиками и номограммами. [c.128]

Под текстурой понимают композиционную неоднородность, проявляющуюся в наличии пятен, полос и прослоек, обнаруживаемых визуально. Отбор случайных проб вслепую в различных точках объекта может свидетельствовать о наличии композиционной неоднородности и даже об интенсивности этой неоднородности, но не дает представления о характере текстуры. Случайный отбор проб в отдельных течках не позволяет обнаружить порядок, проявляющийся в текстуре. Текстура имеет большое значение при переработке полимеров, поскольку а) ламинарное и распределительное смешения неизбежно приводят к образованию текстуры б) для многих изделий отсутствие или, напротив, наличие требуемой текстуры определяется в результате специального визуального контроля в) механические свойства композиций зависят от текстуры смеси. [c.187]

Для проведения испытаний партии элементов и батарей образцы для испытаний отбираются методом случайного отбора в соответствии с табл. 31. [c.211]

Эти методы исходят из идеализированного предположения о существовании бесконечно большого числа измерений. Множество всех этих результатов рассматривают как генеральную совокупность. Их нее выводят закономерности для явлений, воспринимаемых наблюдателем как чисто случайные. На практике, однако, число измерений обычно очень мало.Набор данных конечного объема, извлекаемых из генеральной совокупности, составляет выборку. Выборку следует подбирать так, чтобы она к 1к можно лучше характеризовала (представляла) генеральную совокупность. Этой цели можно добиться тем скорее, чем больше объем выборки и чем лучше удался случайный отбор конкретных измерений. [c.25]

Следует заметить, что если распределение числа мутантов в отдельных пробах не отличается от распределения их, предсказываемого на основе формулы Пуассона, то считается, что мутанты в образцах распределены равномерно, а флюктуации (колебания) их числа зависят лишь от случайности отбора (т. е. ошибки выборки). В формуле Пуассона [c.111]

Чтобы такой перенос результатов испытаний относительно небольшого числа образцов на всю партию мембран был правомерен, выборка N2 ме.мбран должна быть представительной. Нельзя, например, брать N2 первых изготовленных мембран или наоборот — последних, так как механические свойства материала в рулоне могут изменяться по длине, и последующие мембраны могут отличаться по прочности от предыдущих. Не рекомендуется также отбирать для статистических испытаний, например подряд каждую пятую или каждую десятую мембрану в партии. Выборка будет наиболее представительной, если отобрать случайные образцы, т. е. если отбор будет произведен из всей партии без соблюдения какой-либо закономерности. Случайный отбор можно проводить любым известным способом, например по таблицам случайных чисел [5]. [c.62]

Такая проверка имеет ограниченное применение, так как в ней считается известной генеральная средняя 1. Если хотят узнать отклонение от теоретической величины и если имеется нормальное распределение ошибок около теоретического значения, то теоретическое значение и есть генеральная средняя д.. Кроме того, если имеется относительно большое число данных, соответствующее п>30, то средняя из этой выборки может считаться оценкой 1, а средняя меньшего ряда может с ней адекватно сравниваться. Часто, однако, желательно сравнить средние двух относительно малых рядов из П и 2 наблюдений, средние которых соответственно х и Х2, если можно считать, что дисперсии внутри рядов равны дисперсиям при случайном отборе. Для контроля однородности дисперсии применяется / -критерий (см. ниже этот же раздел). Дисперсия для двух выборок следующая [c.592]

Третье положение можно установить исходя из целесообразности. Для данной затраты средств или времени операция отбора должна выявлять оценку средней и оценку дисперсии, которые должны быть возможно более точными. С другой стороны, должны быть минимальными стоимость или работа отбора, необходимые для достижения данной точности. Для этого нередко приходится прибегать к неслучайному отбору. Если при случайном способе отбора совокупность можно разделить на ряд групп или секций и если дисперсия между секциями велика по сравнению с дисперсией внутри секций, то более точный результат будет в среднем получен при использовании упорядоченного отбора, чем при совершенно случайном отборе того же числа образцов. Такой послойный способ связан с опасностью смешения, которое нельзя оценить обычными проверками значимости, ибо эти проверки основаны на теории вероятности, базирующейся, в свою очередь, на предположении о свободном отборе. Эту опасность можно уменьшить, если применять возможно более представительный способ. [c.624]

Предположим теперь, что то же самое число выборок было взято по методу случайного отбора из всей совокупности. Дисперсия единичного определения равна 0 , а дисперсия средней из N определений равна Эта формула идентична уравнению (27-9), если дисперсия между группами равна нулю. [c.632]

Твердые зерненые вещества. Как говорилось выше, материал, состоящий из отдельных групп, анализируется путем случайного отбора таких групп. В случае больших вариаций внутри групп, например при разделении во время транспортировки, можно применить схему представительного отбора проб внутри группы или сконструировать такое устройство, которое превратит образец в текущую пробу, из потока которой можно взять случайную выборку. [c.636]

Твердые частицы трудно перемешивать достаточно эффективно, поэтому во многих случаях следует пользоваться другими приемами для того, чтобы обеспечить случайный отбор материала для анализа. Например, поток твердых частиц можно пустить по желобу и разделить его на два отдельных потока и собирать один из них, а затем несколько раз повторить этот прием, пока не будет отобрана грубая проба с меньшей массой. Другой прием — насыпать пробу горкой и перемещать ее совком, отбирая для новой горки только каждую десятую порцию. [c.56]

Выбранный случайным образом порядок отбора нельзя нарушать под влиянием каких-то неслучайных факторов. Иногда работнику, занятому отбором проб, кажется, что, если числа выбраны случайно, то вместо трудно открывающегося контейнера, предназначенного для отбора проб, можно воспользоваться соседним, легко открывающимся. Или, вместо того чтобы отбирать пробу от вагона с крупногабаритным материалом, можно отобрать ее в соседнем вагоне с более мелким материалом. Такое нарушение случайного отбора часто ведет к получению искаженных результатов. Все хорошо упакованные контейнеры могут принадлежать к продукции, полученной в одной смене, все вагоны с крупным материалом— одному участку месторождения, а эти объекты окажутся исключенными при отборе проб. [c.326]

Говоря, что при большой сложности предъявляемых требований приемлемую модель построить нельзя, мы, конечно, имеем в виду количественную модель. Приемлемую качественную модель построить можно. Исключая сознательное применение метода случайного отбора, можно сказать, что каждый синтез, каждое испытание проводится на основе решения, соотнесенного с какой-то моделью, ясно сформулированной или мысленной. Каковы бы ни были трудности, связанные с отбором и испытанием, коль скоро потребность выявлена (имеется ясное представление о совокупности полезных свойств, которые можно продать, и оно позволяет четко определить цель исследования), половина проблемы уже решена. Во всяком случае исследователь знает, что искать. [c.51]

Вейн [73] описывает четыре вида поисковой стратегии, к которым можно прибегнуть в ходе научного поиска новых лекарственных средств, причем его замечания верны и для более широкой области исследований. Это — случайный отбор, рациональный подход, модификация природного продукта и имитация других продуктов. [c.152]

Если материал, из которого должна быть отобрана проба, может быть разделен на логически оправданные группы, отбор проб можно проводить двумя совершенно различными методами. Несколько проб может быть взято в случайном порядке из всей массы материала. В другом случае выборочная совокупность может быть послойно разделена на выборочные группы, а затем внутри них снова случайным методом отобраны пробы. Как будет показано ниже, послойный отбор дает по меньшей мере такие же точные результаты, как и случайный отбор, а если дисперсия между выборочными группами сопоставима с дисперсией внутри таких групп, результаты получаются гораздо точнее. [c.611]

Твердые зерненые вещества. Как говорилось выше, материал, состоящий из отдельных групп, анализируют путем случайного отбора таких групп. При больших вариациях внутри групп, например при разделении во время транспортировки, можно приме- [c.616]

Окончательно проблема распределения последовательностей разрешается случайным отбором пары аа (Раа)> определяющим способность к гомогенному росту Р", или обрыву Р а РаЬ- [c.16]

Выборка называется репрезентативной (представительной), если она дает достаточное представление об особенностях генеральной совокупности. Если о генеральной совокупности ничего не известно, единственной гарантией репрезентативности может служить случайный отбор. В очень многих исследованиях случайный отбор или случайное перемешивание (рандомизация) данных необходимы. Для имитации случайного отбора можно использовать таблицы случайных чисел [6]. Допустим, необходимо отобрать 10 элементов из совокупности, содержащей 100 элементов. Для этого надо пронумеровать элементы генеральной совокупности от 00 до 99. Затем, начиная с любого места таблиц, выписать две последние цифры десяти идущих подряд чисел. Например, начиная с первого числа получились номера [c.22]

В стандарте приведены подробные требования к конструкции пробоотборников для случайного отбора проб, отбора сложных проб, а также для последовательного, направленного и непрерывного отборов проб. [c.564]

Вывод, к которому мы пришли, позволяет по-новому взглянуть на проблему влияния флуктуаций на сохранение полиморфизма протеинов. Считалось [6.11—16] (обзор см. в [6.17]), что случайные временные вариации в интенсивности отбора могут играть важную роль в механизме, лежащем в основе полиморфизма протеинов (Кимура и его единомышленники [6.18] придают первостепенное значение случайному отбору). В приведенной выше генетической модели в силу ее специфических свойств исход качественно очень сильно зависит от того, насколько интенсивно изменяется среда. Если стационарная плотность вероятности Ps x) допускает лишь один экстремум, т. е. если <С 4, то популяция эволюционирует со временем в основном в окрестности состояния х= 1/2, в которой полиморфизм действительно доминирует. Наоборот, при больших значениях пе реход из одного максимума в другой, т е. из одного макроскопического стационарного состояния в другое, становится все менее вероятным. Узкое место между максимумами с возрастанием сужается при больших [c.185]

Эти методы исходят из идеализированного представления о бесконечно большом числе измерений. Это множество результатов измерений называют генеральной совокупностью. Из нее выводят закономерность для процессов, кажущихся наблюдателю чисто случайными. Однако при практических измерениях всегда имеется очень ограниченное число значений. Они образуют выбор конечного объема из генеральной совокупности, называемый выборкой. Выборку следует брать так, чтобы возможно лучше охарактеризовать (представить) генеральную совокупность. Эта цель достигается тем лучше, чем больше объем выборки и чем удачнее сделан случайный отбор отдельных измерений. [c.13]

Случайный отбор чисел в выборку (рандомизация) проводится с помощью таблиц случайных чисел следующим образом. [c.109]

Метод случайного отбора наиболее точно осуществляется по таблице случайных чисел (ГОСТ 11.003—73). Его можно практически использовать при отборе пронумерованных кип волокна или паковок нитей. [c.404]

Пробу отбирают методом случайного отбора или методом наибольшей объективности по ГОСТ 18321. Масса пробы для испытания должна составлять от 10 до 200 г При массе изделия менее 10 г пробу образуют из нескольких изделий, общая масса которых должна быть более 10 г При массе изделия более 200 г его дробят на части. Любую из частей массой от 10 до 200 г берут для испытания. [c.102]

Сплошной контроль ведется, пока подряд не будет принято 225 изделий. Когда в 225 изделиях не будет обнаружено ни одного дефектного изделия, от сплошного контроля переходят к выборочному, прп котором проверяют лишь одно изделие иэ 10. С этой целью из каждо11 группы в 10 только что выработанных изделий отбирают одно изделие, придерживаясь принципа случайного отбора. [c.96]

Эти методы относятся к многочисленной группе так называемых методов слепого поиска. Для них характерен просмотр-в определенном порядке (сканирование) или случайный отбор значений переменных минимизируемой функции до тех пор, пока не будет найдена ее заданная величина. Здесь процесс изучения локальной окрестности не требует вычисления частных производных (в этом привлекательность и простота таких методов) и обычно не отделяется от шагов при движении к искомому экстремуму. Так как производные не вычисляются, то не существует никакого простого способа использования информации о численном изменении минимизируемой функции S кроме сравнения последовательных оценок S (и ) иб (и + ) с помощью неравенств S (и + ) <5 (и )или5 (u + ) > >5 (и ) и т. д. В соответствии с результатами сравнения определяются действия, которые необходимо совершить для дальнейшего-движения к экстремуму. [c.185]

Если вся совокупность, подлежащая выборочному анализу, однородна и может быть описана одним рядом параметров, то простой случайный отбор так же эффективен, как и послойный. Но если совокупность состоит из ряда заметно отличающихся подсовокупностей и не может быть описана одним рядом параметров, тогда предпочтительнее проводить отбор проб из каждой подсовокупности послойным методом, чтобы оценить их параметры. [c.611]

Анализ формулы показывает, что ошибка пробоотбирания 5 возникает вследствие неточности отбора проб и кепредстави-тельности их. Она тем меньше, чем меньше среднее квадратичное отклонение 0 содержания определяемого компонента в отдельной пробе от фактического среднего его содержания во всей партии, т. е. чем меньше разнородность материала и чем больше число порций п, взятых при отборе средней пробы. Другими словами, чем однороднее материал и чем больше число порций, взятых для анализа, тем точнее будет пробоотбирание. Следует иметь в виду, что необходимым условием применения формулы закона корня является случайность отбора проб. [c.16]

Сохранность гальванических элементов и батарей проверяют на образцах, отобранных методом случайного отбора. Температура помещения, в котором хранят гальванические ХИТ, должна быть 20 5°С. Сохранность изделия определяется числом саморазрядившихся образцов или их относительным количеством, выраже -ным в процентах. [c.71]

Как указывалось выше, для образцов, по результатам исследования которых построены диаграммы на рис. 11, связь нефтей с (микронефтью. — Прим. ред.) из оиределенных глинистых пород точно не установлена. Это можно выявить лишь в том случае, если нефть будет обладать какими-либо специфическими особенностями, унаследованными от ее материнского вещества. Частотные распределения имеют значение только тогда, когда налицо две совокупности, а установленные различия не являются результатом случайного отбора образцов. Наличие двух систем совокупности было проверено статистически путем сравнения двух полиномиальных распределений по выборкам. Это испытанный статистический метод (Mood, 1950). Результаты статистической проверки показали, что вероятность большего содержания к-алканов в насыщенных тяжелых углеводородах нефти, чем в соответствующих фракциях углеводородов из глинистых пород, очень близка к единице (0,9999). Возможность ошибки меньше 0,0001. Широкий вертикальный отбор образцов из разнообразных условий среды, изменчивость условий среды и обусловленная этим изменчивость в составе рассеянных органических веществ обеспечивают возможность широкого применения полученного результата. [c.187]

Из оставшейся части листьев, отделенных от ауксиблас-тов, методом случайного отбора берут 50—60 штук для определения листовой поверхности и процента ее повреждения листогрызущими. Листья взвешивают, а затем, вырезая пх отпечатки на светочувствительной бумаге, находят площадь. Определяется соотношение площади листьев к сырому весу листьев. [c.19]

Макромолекулы, образующиеся в результате случайного отбора конфигураций мономера, называются атактическими или нестереорегулярными. Стереоспецифичность действия каталитических систем типа Циглера — Матта обусловлена влиянием лигандного окружения в координационной сфере переходного металла, тогда как в реакциях радикальной и ионной полимеризации стереорегулирование осуществляется ко цевым звеном растущей. макроцепи. Таким образом, инициирование стереоспе-цифической полимеризации протекает по трехстадийному механизму — координации, ориентации и внедрения. [c.38]

Приведем несколько примеров, относящихся к аппаратам, используемым в производстве гранулированных удобрений, и подтверждающих сказанное выше о характере возмущений в эксплуатации. Первый из примеров — барабанная сушилка, используемая в отделениях грануляции. Основными возмущающими (и к тому же в настоящее время неконтролируемыми) входами являются Ui=ri и U2 = Wi. На рис. 1 показана реализация Ui r) = 8экв.л(т), полученная при производстве диаммонитрофоски на полупромышленной установке . Из рисунка очевидны случайный характер возмущения значительность колебаний бэкв.. i (от 2,4 до 8,6 мм), только частично определяемых случайным отбором пробы (представительность которой обеспечивалась достаточным весом) нестационарность возмущения — на реализации условно выделены участки со средними значениями экв., i, равными соответственно 4,425 и 3,827 мм. [c.229]

В серии сложных опытов фон Борстель [202, 203] изучал время гибели яиц, отложенных девственными самками наездника Вгасоп, гетерозиготными по хромосомным транслокациям. Эти самки откладывали нормально гаплоидные яйца. В процессе мейоза конъюгация хромосом, гетерозиготных по транслокациям, приводит к неравномерному распределению хроматина между мейоти-ческими ядрами. Вследствие этого примерно половина гамет имеет ядра с нехваткой части хромосомного плеча, и половина яиц от такой самки гибнет в результате отсутствия определенных блоков генов. При исследовании 27 различных транслокаций, характерных для случайного отбора проб утраченных блоков генов предположительно из разных частей хромосом, зародыши всегда гибли примерно на середине развития, когда они содержали до 50 тыс. ядер, и уже после того, как происходила эмбриональная дифференциация. Это указывает на то, что начальное развитие зародыша не зависит от наличия всех генов и что гаплоидный зародыш насекомого, образовавшийся из одного ядра с нехваткой довольно значительного блока генов, может дифференцироваться до довольно далекой стадии. Хадорн [80] также изучал фазы развития, когда сказывается влияние летальных мутаций. [c.122]

Для оценки эффективности комбинироваргной терапии рака обычно сравниваются результаты лечения двух одновременно набираемых групп больных, одна из которых является контрольной. При этом распределение больных по группам производится на основе случайного отбора (так называемый слепой метод ) [26]. [c.547]

Сравнение этих двух оценок ошибки свидетельствует о том, что значительная ошибка вызвана не случайным отбором проб, а какой-то другой причиной. Следует найти источники ошибки и уменьшить их влияние. До тех пор пока это не сделано, необходимо получить ряд независимых разведений и использовать гауссову статистику, поскольку пуассонова оценка ошибки здесь неприменима. [c.494]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология