Теория ограниченно-случайного распределения

В связи с этим возникли попытки сочетать обе эти теории или внести те или иные коррективы в них, в особенности, в теорию случайного распределения. Отметим только теорию ограниченно-случайного распределения индийского исследо- [c.175]

Сущность теории ограниченно-случайного распределения по Карта формулируется в виде следующих трех положений. [c.176]

В критерии значимости имеющийся набор данных проверяется таким образом, чтобы можно было дать ответ, согласуется ли он с конкретной гипотезой относительно некоторой случайной величины, например является ли эта величина нормально распределенной с данным средним значением ц и данным стандартным отклонением о В теории оценивания данные используются для оценки значений параметров некоторой предполагаемой плотности вероятности этой случайной величины и для определения точности выборочных оценок Последний подход обычно лучше соответствует практическим запросам, чем ограниченный ответ типа да — нет , даваемый критерием значимости [c.115]

Нормальное распределение наиболее часто встречается на практике и теоретически наиболее полно разработано. Нормальный закон при некоторых условиях является предельным законом для суммы большого числа п независимых случайных величин, каждая из которых подчинена какому угодно закону распределения (теорема Ляпунова). Основное ограничение состоит в том, чтобы все слагаемые играли в общей сумме относительно малую роль. Множество событий происходит случайно вследствие воздействия на них большого числа независимых (или слабо зависимых) возмущений. У таких явлений закон распределения близок к нормальному. Нормальный закон распределения широко используется при обработке наблюдений. Пользуясь методами теории информации, можно показать, что нормальное распределение содержит минимум информации о случайной величине по сравнению с любыми распределениями с той же дисперсией. Следовательно, замена некоторого распределения эквивалентным нормальным не может привести к переоценке точности наблюдений. График плотности нормального распределения называется нормальной кривой или кривой Гаусса (рис. 9). [c.18]

Теория ограниченно-случайного распределения Карта явилась важным шагом в развитии наших представлений о строении глицеридов, потому что этот автор впервые обратил наше внимание на то обстоятельство, что процесс синтеза жиров протекает in vivo и с участием катализатора (энзима). В соответствии с этим сделана попытка объяснить особенности распределения ацилов с учетом температуры организма, синтезирующего жира и избирательного действия энзима. [c.214]

Вакао и Смит [356] разработали метод вычисления коэффициента эффективности. Этот метод базируется на предложенной ими модели структуры со случайным распределением пор, позволяющей определить эффективный коэффициент диффузии. Позднее Смит с сотр. проверили этот метод в ряде экспериментальных исследований. Теория этого метода основана на использовании понятия коэффициентов микроэффективности и макроэффективности. Первый из этих коэффициентов связан с возможными диффузионными ограничениями в отдельных частицах порошка, образующих гранулу. Второй характеризует гранулу в целом. Во всех опубликованных работах значение коэффициента микроэффективности близко к единице. По-видимому, это является типичным случаем. Исключение составляют такие материалы, у которых размер пор лишь незначительно превышает размер диффундирующих молекул (см. стр. 198). [c.156]

Для приближения идеальной модели к реальной теоретически допускается образование дефектов (циклов, петель, зацеплений) и изменение реакционной способности функциональных групп по мере протекания реакции. Процесс образования сетчатых полимеров в результате сшивания разветвленных цепей с учетом внутримолекулярной циклизации и изменения реакционной способности функциональных групп был рассмотрен Гордоном [65] с использованием теории каскадных процессов. В работе [66] проанализированы условия гелеобразо-вания в многокомпонентных системах с применением статистических методов Флори и Штокмайера. Было учтено также влияние на процесс гелеобразования распределение по типам функциональности [67]. Для описания процессов, происходящих при формировании сетки, применяется также теория 3(/-фильтрации [68]. Все эти теории исходят из случайного распределения связей в сетчатой структуре. Классической теорией допускается образование циклов внутри молекул, тогда как по теории фильтрации учитываются и другие факторы. Если фильтрация изучается через бесконечную решетку или ветвящееся дерево , когда возможно образование циклов, то полученные результаты подчиняются теории Флори-Штокмайера. При фильтрации через ограниченные периодические решетки допускается, что все точки решетки заняты и между двумя соседними точками решетки возникает одна связь. Эта связь может быть случайно замкнутой с вероятностью р или открытой с вероятностью (1 — р). Ассоциаты или ма-кро.молекулы группируются на стороне решетки, связанной прямо или косвенно с замкнутыми связями. [c.77]