Границы разброса

Стандартное отклонение, дисперсия, коэффициент вариации — характеризуют случайную ошибку анализа. Граница разброса отдельных измерений относительно X характеризуется квадратичной ошибкой или стандартным отклонением отдельного измерения 5. Выборочное стандартное отклонение определяется по формуле [c.194]

Низкое значение стандартного отклонения, полученное для средней величины, еще не гарантирует того, что результаты анализа полностью соответствуют истинным значениям. Это объясняется тем, что измеренный результат может испытывать влияние не только случайных флюктуаций, но и систематических отклонений. Отклонение, превышающее границы разброса случайной погрешности, называют систематической погрешностью. Существенное различие между погрешностями этих двух типов заключается в том, что случайная погрешность определяет воспроизводимость измерений, а систематическая — правильность аналитического метода. Точность результата анализа зависит от суммарного эффекта двух типов ошибок. [c.325]

Доверительная вероятность — доля случаев, в которых среднее (арифметическое) при данном числе определений будет лежать в определенных пределах. Доверительная вероятность связана с двухсторонней — верхней и нижней — границей разброса среднего значения выборки. В аналитической химии, как правило, пользуются доверительной вероятностью Р = 0,95 (95 7о) и значительно реже Р = 0,90 (90 %) или Р = 0,99 (99 %). [c.23]

Примечание. Доверительная вероятность — доля случаев, в которых среднее (арифметическое) при данном числе определений будет лежать в определенных пределах. Доверительная вероятность Р связана с двусторонней — верхней и нижней — границей разброса среднего значения выборки. В аналитической химии, как правило, пользуются доверительной вероятностью Р = 0,95 и значительно реже Р = 0,90 или Р = 0,99. Часто устанавливают одностороннее требование, например, чтобы значение л не превышало некоторой верхней границы. В этом случае говорят об односторонней границе с соответствующей вероятностью Р. [c.65]

Улучшение качества продукции — другой потенциальный источник прибыли. Б некоторых случаях, если некондиционная продукция идет прямо в отход или на переработку, или возвращается заказчиком обратно на завод, то расчет прибыли может быть сделан на основе учетных записей. С другой стороны, e jH, как ожидается, улучшение качества продукции повлечет за собой расширение рынков сбыта, то прибыль будет еще больше. Надо также заметить, что несовершенное управление процессом, которое часто ведет к разбросу параметров качества продукции, все же позволяет обеспечить довольно высокий уровень качества. Жесткое и совершенное автоматическое управление означает в таких случаях снижение разброса параметров качества, повышение нижней границы разброса и, следовательно, снижение стоимости некоторых производственных операций. [c.446]

Граница разброса отдельных определений характеризуется относительно среднего значения х квадратичной ошибкой, или стандартным отклонен и-е м единичного измерения 5 [c.8]

Отдельные измеренные или наблюдаемые значения распределения частот более или менее кучно разбросаны вокруг среднего значения. Описание этого разброса является второй характеристикой цифровых данных. В качестве границ разброса в аналитической химии почти без исключения используют квадратичную ошибку, иначе называемую стандартным отклонением, и размах варьирования. Обе меры разброса следует выбирать в соответствии с преследуемой целью. [c.29]

Рис. 6. 16. Зависимость пороговой яркости от угловых размеров объекта. (Пунктиром обозначены границы разброса показаний по данным различных исследователей)

I Г/10 мин. Кривые проведены по нижним границам разброса экспериментальных величин, их достоверность подтверждена неоднократно повторявшимися экспериментами. [c.171]

Рис. 86. Кривые долговечности линейного полиэтилена в условиях одноосного растяжения и при испытаниях по модифицированному методу изогнутой полоски (/ и 2 — соответственно верхняя и нижняя границы разброса экспериментальных данных)

Рис. 104. Зависимость долговечности ПНД от индекса расплава при 60 X (/ и 2 — соответственно верхняя и нижняя границы разброса экспериментальных данных)

В разд. 2.1 указаны некоторые причины, которые могут вести к якобы асимметричному распределению. Все соответствующие распределения частот можно при помощи подходящих преобразований (например, переход к логарифмическому масштабу) перевести в симметричные распределения. Поэтому речь идет не об истинной асимметрии. Истинная асимметрия имеет место, если при достаточно большом числе измерений и после ликвидации всех технических или возможных математических причин асимметрия сохраняется. Такое распределение, кроме среднего значения и границ разброса, характеризуют дополнительно асимметрией р. Она определяется формулой [c.31]

Описанные ранее границы разброса, особенно средняя квадратичная ошибка (ср. разд. 2.2.4), позволяют найти определенную характеристику случайной ошибки метода анализа. Поэтому необходимо исследовать, как можно высчитать эти величины в специальных условиях аналитической химии (малое число параллельных определений проб различного содержания). Далее, интересно обсудить вопрос об устойчивости полученных данных, о возможности их обобщения и рассмотреть условия, при которых должны производиться измерения. [c.93]

Рис. 4.13. Связь между работой разрушения адгезионных соединений металлов с элементами и свободной энергией границы раздела Е (сплошные линии — границы разброса данных)

Поэтому наряду с упрощенными подходами для моделирования реакции окисления водорода используются детальные кинетические механизмы. В литературе можно найти множество детальных кинетических схем, для которых подбираются кинетические константы в соответствии с теоретическим анализом или по тем или иным экспериментальным данным. В [13] приведен достаточно полный механизм горения водорода в кислороде, даны границы разброса значений констант скорости прямых и обратных реакций и проведен анализ роли отдельных реакций. Однако для выбора конкретной кинетической схемы и значений констант скорости желательно сравнить экспериментальные данные из нескольких источников и по нескольким параметрам. [c.307]

Уровень доверительной вероятности onfiden e level Р = 1 - а), или доверительная вероятность. Вероятность того, что ожидаемая величина исследуемого параметра лежит внутри некоторого интервала. Доверительная вероятность Р — доля случаев, в которых среднее х) при данном числе определений будет лежать в определенных пределах. Доверительная вероятность связана с двусторонней — верхней и нижней — границей разброса среднего значения выборки. [c.67]

Заканчивая анализ вязкого разрущения, заметим, что если экспериментальные данные аппроксимировать по ниж(ней границе разброса [224—,226, 244], т. е. реализовать фактически достоверные оценки, то помимо (6.82), оказываются вполне пригодными критерии (6.83) — (6.85), а также классические теории Галилея — Ренкина, Губера — Мизиса — Генки и Треска. [c.234]

Так, на рис. 10.5.2 представлены данные испьгганий стыковых соединений стали 03Х11Н10М2Т с межслойными непроварами. Светлые точки соответствуют тем дефектам, от которых трещины после нагружения N циклами не возникали, а черные — дефектам, послужившим источником трещины, на зарождение которой было затрачено число циклов = N. На поле экспериментальных точек, = ф наложены расчетные зависимости соответствующие уравнению Париса (кривая I) и верхней и нижней границам разброса (кривые 2 и 3). Как видно на рис. 10.5.2, расчетная кривая 2 является огибающей зоны расположения черных точек. Это означает, что начальная стадия роста трещины от трещиноподобных дефектов типа межслойного непровара протекает так же, как и от исходной усталостной трещины. [c.404]

Для сортировки по удельной проводимости необходимо предварительно изучить границы разброса ее значений от плавки к плавке с учетом возможных технологических отступлений. Наибольшую трудность для сортировки по маркам представляют алюминиевые сплавы с ст= 14. .. 34МСм/м. [c.418]

Рис. 53. Зависимость оптической плотпостп насыщенного раствора Na l от мутности рассола (сплошная лнння — градуировочная кривая пунктирные лнннп — границы разброса экспериментальных данных).

Рис. 53. Зависимость оптической плотности насыщенного раствора КаС1 от мутности рассола (сплошная линия — градуировочная кривая пунктирные липии — границы разброса экспериментальных данных).

Справочник химика 21

Химия и химическая технология