Большое среднеквадратичное отклонение

В качестве параметров распределения или характеристических величин большое значение имеет математическое ожидание .I и дисперсия 0 , характеризующая разброс возможных значений случайной величины относительно ее среднего значения. В качестве меры рассеяния используют также среднеквадратичное отклонение, обозначаемое а, равное I/ 0 . [c.41]

I. большое среднеквадратичное отклонение [c.297]

Для оценки свойств равное значение имеют как средние величины X, так и среднеквадратичные отклонения, особенно в тех случаях, когда а соизмерима с х. Для отдельных оценок достаточно знание только среднеарифметических величин, для других случаев большую роль играют вариации показателей. Коэффициент вариации определяется из выражения. [c.26]

Недостатком традиционного каучука СКИ-3 является довольно большое содержание геля в нем с значительными отклонениями от среднего значения (табл. 2.3). Следствием этого является высокая вязкость по Муни и низкая пластичность при больших среднеквадратичных отклонениях данных показателей. Это не может не сказаться отрицательно на стабильности параметров технологического процесса изготовления резиновых смесей, возможностях его интенсификации, качестве смесей, а значит, и качестве выпускаемых шин. [c.18]

Большое среднеквадратичное отклонение [c.298]

Уровень рассеяния скоростей = а /у, где = V— Т— среднеквадратичное отклонение скорости, составил в опытах 0,5. В соответствии с квадратичной зависимостью между скоростью потока н порозностью слоя (е = 1—Д) при больших числах Рейнольдса (Вез >800) [5] о = (1 + Ое) — 1. [c.19]

В и ЯТВ, полученные из линейных уравнений, различаются гораздо больше, чем на величину их среднеквадратичного отклонения 3) включение квадратичного члена приводит к согласованию величин В и ЯТВ, хотя при этом их среднеквадратичные отклонения возрастают 4) значения С из квадратичного уравнения, хотя они, очевидно, хорошо согласуются, имеют слишком большие среднеквадратичные ошибки определения, что не позволяет рассматривать их как вириальные коэффициенты. [c.93]

Внутрилабораторное среднеквадратичное отклонение (esd), вычисленное по результатам двух определений, выполнявшихся двумя лаборантами, дважды в два разных дня (всего восемь анализов) в одной лаборатории, составило 0.02 для концентрации хлорид-ионов около 0.9 ppm массовых. Два определения, выполненные в одной лаборатории различными лаборантами в различные дни не должны отличиться больше, чем на 0.09 (вероятность 95 %) в этом диапазоне концентраций. [c.21]

Само указанное распределение имеет отклонения от нормального или нормального логарифмического законов. При приближении процесса получения сажи к оптимальному кривая распределения приближается к нормальному закону, а по мере роста первичных агрегатов она больше соответствует нормальному логарифмическому закону [4-8]. Статистические параметры — средние размеры частичек х и их среднеквадратичные отклонения (Тх — увеличиваются с ростом концентрации углеводородов в реакторе при сохранении неизменных значений [c.185]

В ряде случаев важно знать вероятность того, что случайная величина X не будет отличаться от своего среднего значения больше, чем на величину L = lax (абсолютное отклонение удобно выражать в долях от среднеквадратичного отклонения). Эта вероятность Ф(1) равна площади, заштрихованной на рис. V. 2. Чем больше I, тем ближе Ф(/) к единице. Для нормального закона распределения Мх+10х I I [c.119]

В табл. 4.2 представлены результаты обработки данных американских полевых испытаний по равномерной сплошной коррозии. По величине среднеквадратичных отклонений можно судить о сравнительно большом разбросе полученных значений. О скорости равномерной сплошной коррозии можно сделать следующие выводы. После эксплуатации в течение 50 лет в грунтах классов I и II равномерным уменьшением толщины стенки, например трубопроводов и резервуаров, можно практически пренебречь. Напротив, в грунтах класса III уменьшение толщины стенки может иметь существенное значение, в особенности в случае труб со сравнительно малой толщиной стенки. [c.142]

Наиболее точная форма выражения (9.1.1) получается при представлении функций gi и /г, полиномами третьей степени, т. е. при и = 3. Итоговое корреляционное соотношение, обеспечивающее наименьшее среднеквадратичное отклонение, дает погрешность не более 3,5-10 для пресной воды и не более 1,04- 10- для серии из 309 экспериментальных точек для соленой воды [8], полученных в пределах указанных выше диапазонов условий. Соответствующие значения коэффициентов указаны в табл. 9.1.1. Зависимость, полученная при п = 2, когда исключаются все члены порядка 5 и предполагается, что q не зависит от 5, дает в тех же диапазонах условий большую погрешность среднеквадратичное отклонение составляет около 6,5-10 для пресной воды и 3,82-для соленой воды. Соответствующие значения коэффициентов представлены в табл. 9.1.2. Влияние [c.499]

А при среднеквадратичном отклонении порядка 0,003 А и уровне погрешности 0,02—0,006 А Замена водорода на металл в тетраэдре азота при образовании комплексов означает передачу s-электронной плотности со связи М—N на три остальные связи N—С и, как следствие, некоторое усиление последних [238]. Отмеченная структурная закономерность хорошо коррелирует с результатами систематических исследований процессов протонирования комплексонов в водных растворах методом ЯМР. В частности, структурные данные позволяют понять, почему при протонировании атома азота величины химических сдвигов карбоксильных групп изменяются в большей степени, нежели при непосредственном протонировании их самих (см табл 2 7). [c.173]

Погрешности счета. Радиоактивный распад является статистическим по природе, иначе говоря, точное число атомов, которое распадется и испустит частицы в любой момент времени, определяется законами теории вероятности. Наблюдаемые отсчеты являются достоверными только в том случае, если они выведены на основе статистического анализа из большого количества накопленных данных. Наиболее удобным критерием счета является среднеквадратичное отклонение а. Можно показать, что если период полураспада изотопа велик /по сравнению с длительностью эксперимента, то при определении радиоактивности величина среднеквадратичного отклонения будет просто равна корню квадратному из общего числа импульсов п. Поэтому вполне оправдано выраже-.нне точности эксперимента как п у/п. [c.218]

Другим удобным средством анализа смесей является кривая распределения результатов испытаний, полученных в течение определённого периода времени для определённой смеси. Такая кривая сопоставляется с установленными нормами контроля на готовую продукцию, и проводится сравнение их с действительными значениями среднеквадратичного отклонения. Такой способ анализа требует большой затраты времени при выполнении его вручную. [c.487]

Другим удобным средством анализа смесей является кривая распределения результатов испытаний, полученных в течение определенного периода времени и для определенной смеси. Кривую сопоставляют с установленными нормами контроля на готовую продукцию и сравнивают их с действительными значениями среднеквадратичного отклонения. Такой способ анализа требует больших затрат времени для выполнения его вручную. Автоматизированная лаборатория контроля качества резиновых смесей позволяет экономить рабочее время квалифицированных технологов-резинщиков. [c.164]

Весь теоретический спектр немного смещен в сильные поля относительно-экспериментального (в среднем на 1 м, д.). После введения поправки на это смещение среднеквадратичное отклонение уменьшается до 0,8 м. д. Отметим, что систематическое среднее смещение спектра в пределах 1,0 м. д. неудивительно для схем расчета химических сдвигов С. Это вызвано - пестротой условий измерений спектров модельных соединений (разнообразие внутренних стандартов, большие концентрации, вариации температур и т. д.). Укажем, что аналогичная поправка в случае цис-форм существенно не улучшает согласия с экспериментом. [c.273]

Использован метод измерения твердости металла и сварных швов переносным твердомером статического действия. Использование ранее полученных для аналогичной марки стали зависимостей НВ — аз. От позволяет оценить механические свойства с коэффициентом вариации 0,1-0,15 (отношение среднеквадратичного отклонения к среднему значению) и обойтись без вырезки из сосуда образцов для испытаний. Для уменьшения погрешности определения механических свойств измерения твердости проводили в большом количестве, в частности, по основному металлу резервуара выполнялось около 200 измерений. [c.284]

Если результаты испытаний, выполненных в разных лабораториях, хорошо согласуются, то значение <% (межлабораторное среднеквадратичное отклонение СЙЭ средних результатов испытаний), характеризующее межлабораторную воспроизводимость, не должно существенно отличаться от значения < с (СЮ среднего результата двух параллельных измерений) и, наоборот, большие значения отношения свиде- [c.32]

Сопоставление формул (11.42) и (11.43) с формулами (II. 32) —(II. 36) показывает, что величина Умакс В потоке крупнозернистого материала зависит от концентрации твердой фазы в большей степени, чем в потоке мелкозернистого материала. Среднеквадратичное отклонение расчетных значении Умакс, г по формуле (11.42) от данных опыта составляет 6% [32]. [c.107]

Номинальные октановые числа контрольных топлив подсчитывали по ГОСТ 511—66 и параллельно — на электронной вычислительной машине Урал-2 . Значения номинальных октановых чисел контрольных топлив по ГОСТ и на ЭВМ совпадали. Анализ результатов, приведенных в табл. 16, показал, что среднеквадратичное отклонение в значениях октанового числа по моторному методу для контрольных топлив № 1—3 с октановыми числами в пределах 67,1—76,9 несколько больше, чем для остальных топлив с более высокими октановыми числами. По исследовательскому методу эта особенность наблюдалась только на топливе № 9. Разброс значений октановых чисел по моторному методу несколько больше, чем по исследовательскому. При этом лучшая воспроизводимость результатов получена на установках с детонометрами ДП-60. [c.106]

В табл. V. 6 приведены результаты двухпараметровых корреляций ст и ст° в соответствии с уравнениями (V. 8) и ( .9), с использованием в качестве индукционных и резонансных постоянных нескольких возможных шкал. Как видно, все эти корреляции характеризуются довольно большими значениями среднеквадратичных отклонений. Это свидетельствует о том, что по меньшей мере одна из используемых двух шкал постоянных заместителей не совсем подходит для описания соответствующей составляющей в величинах ст°. Кроме того, отношения у = 2 /г полученные при использовании в качестве резонансных постоянных (ст+ — ст°), заметно отличаются от значений, полученных с использованием щкалы (табл. V. 7). [c.207]

Например, если вб = 0, 1, то это значит, что оценка в среднем на 10% больше, чем <р. Если 8г=0,1, то это значит, что разброс 1ф относительно среднего значения оценки имеет среднеквадратичное отклонение, равное 10% значения <р. Нормированная ошибка гг часто называется коэффициентом вариации оценки. [c.50]

Соединения тина ASi. Исходная информация для 25 моносилицидов приведена в табл, 34 зависимость lA/ KASi) = f[N(A)] показана на рис. 24 (далее будем пользоваться обозначением 1Я ,1, подразумевая, что это среднеарифметическое значение). Видно, что результаты определения величины одинаковых соединений во многих случаях существенно различаются, что приводит к большим среднеквадратичным отклонениям от среднеарифметической величины. [c.94]

Вся процедура описания экспериментальных данных может быть существенно механизирована с помощью обычных численных методов, которые становятся все более популярными по мере распространения быстродействующих ЭВМ. Обычно как критерий описания выбирается метод наименьших квадратов, но применяемое аналитическое определение нельзя использовать, так как теоретическая зависимость параметров нелинейна. При наличии большой вычислительной машины минимизация среднеквадратичного отклонения может быть выполнена непосредственно численным методом [104]. Если такие вычисления невозможны, то используется аналитический метод последовательных приближений [183—1836]. Первое приближение для параметров потенциала берется, например, из графического метода, затем относительно этих параметров производится разложение в ряд Тейлора. При сохранении первых членов разложения относительно корректирующих поправок к параметрам потенциала получается система линейных уравнений. Если первое приближение параметров оказывается слишком грубым, то всю процедуру можно повторить, начиная со второго приближения, полученного в первом цикле. Уолли и Шнейдер [183а] применяли этот метод для определения параметров потенциала из вторых вириальных коэффициентов, а также в расчетах для некоторых инертных газов. Этот же метод расчета применялся для метана и закиси азота [1836]. [c.247]

Корреляция верна в диапазоне приведенного давления от 0,004 до 0,8. Среднеквадратичное отклонение 780 экспериментальных точек составляет 14%, что несколько выше, чем в зависимости Чена. Около 10% экс-иерпмсптальных точек обнаруживают отклонения больше чем +30%. Следует отметить, что когда 1юрреляция используется для горизонтальной трубы, величина а р представляет собой средний коэффициент по ее периметру. Зависимость (13] хорошо согласуется с экспери-.чентальны.ми данными 112) для коэффициентов теплоот- [c.405]

Вокруг полученного таким образом вектора генерируется некоторая выборка векторов Ь. Потом находится центр тяжести векторов Ьх, которые соответствуют случаям совместности, т. е. лежат внутри Р или на его гранях. Таким образом обеспечивается возможность найти некоторый устойчивый вектор 6 , который лежит внутри конуса. Вокруг этого вектора и генерируется обучающая выборка. При этом естествешю задавать среднеквадратичное отклонение от математического ожидания (вектора Ь ) таким, чтобы обеспечивался разброс, не больший чем имеет место в действительности, т. е. принимать среднеквадратичное отклонение около 10 %. [c.207]

Больший интерес представляет собой среднеквадратичное отклонение ча- Т1ШЫ от ес среднего положения. Опо определяется как ёх — 1 х ) (хУ [c.471]

Распределение среднеквадратичного отклонения Генерируя большое число (М) выборок псевдокластеров, находим среднеквадратичное отклонение для каждой из М сборок от выборки реальных кластеров. В результате можно построить функцию распределения среднеквадратичного отклонения с между реальной и случайной зависимостями Ф(х) (рис. 5). [c.76]

Температура воды,подсчитанная по показаниям этих термопар, отличалась от температуры насыщения, определенной по давлению в трубе, не более чем на 3° С. Питательная вода до поступления в парогенератор подогревалась до температуры насыщения в жидкометаллическом подогревателе. Средний для всей трубы коэффициент теплоотдачи к воде устанавливался из полного коэффициента теплопередачи по значениям коэффициента теплоотдачи к жидкому металлу, сопротивления стенки трубы и сопротивления оксидной пленки, определенного из специальных опытов. Определенные таким образом коэффициенты теплоотдачи изменялись от 1,82- 10 до 9,38- 10 ккал/м - час С. Авторы работы установили локальные коэффициенты теплоотдачи для выходного сечения по предложенному Муммом [77] уравнению (10) и сравнили их со средними значениями коэффициента теплоотдачи, подсчитанными по описанному выще методу. Совпадение расчетных данных с экспериментальными получилось неудовлетворительным. Среднеквадратичное отклонение экспериментальных данных от принятой зависимости составляло 41%, а разброс точек находился в пределах от -Ь 152 до — 64%. В опытах па--росодержания непосредственно не измерялись и поэтому количество пара на выходе подсчитывалось из теплового баланса, что приводило к большим ошибкам. При подсчете паросодержания смеси на выходе из экспериментального участка по тепловому балансу конденсатора разброс данных в среднем достигал 22%. Так как паросодержание и коэффициент теплоотдачи определялись довольно приближенно, никаких выводов из данной работы сделать нельзя. [c.56]

Характерный участок свернутой цепи приблизительно из 100 остатков, присутствующий в совершенно различных белках, был назван Ig-свертыванием [540—543], поскольку впервые его обнаружили в иммуноглобулине [75, 292, 544, 545]. Ig-свертывание используется в качестве конструкционного элемента только в иммуноглобулинах, в цптозолиевой пероксид-дисмутазе [546] и, по-виднмому, также в антигенах трансплантации (HL-A-белки) [86—88, 547]. Свойства этих белков представлены на рис. 4.2 и в табл. 9.5. Гомологичность последовательностей легкой цепи HL-A и С-домена у иммуноглобулинов настолько значительна (при генетическом расстоянии 217 РАМ [541]), что представляется совершенно очевидным их общее эволюционное начало, а также подобие укладки цепи. Для последовательностей V- и С-доменов иммуноглобулинов гомологичность весьма незначительна, однако наблюдается очень большое подобие характера свертывания цепей. Среднеквадратичное отклонение расстояний между соответствующими Сд-атомами Vl- [c.219]

Мак Мюрреи п др [ШЬ] при анализе метилпальмитата на приборе с геометрией Пира—Джонсона (разрешающая способность 10 000 скорость сканирования масс спектра 8 с/декада, электрическая регистрация) измерили массы ионов с точ ностью 3 10 а е м, или 1 10 % Кимбл [72] изучил возможность точного измерения масс при электрической регистрации в реальном масштабе времени Первоначальные исследования осуществлялись на масс спектрометре СЕС 21 110 с разрешением 20 000 [107] При анализе октадекана для шести измерений 16 разных ионов с массами от 43 до 254 получено среднеквадратичное отклонение в пределах <2,5—6,5) 10- 7о Для малоинтенсивных пиков ошибки бы ли гораздо больше При анализе перхлорбутадиена (разреше ние 25 ООО, скорость сканирования 35 с/декада, 9 повторных измерений масс спектра) для 70 % пиков из общего числа 266 с относительной интенсивностью от 2 до 100 % массы ионов в интервале 100—266 были измерены с относительной ошибкой не более 2 10- % [108] [c.60]

Для сравнения и выбора наилучшего вида уравнения регрессии использован крите й минимума вероятности попадания в критическую область (/ кр). Значения этого критерия для исследованных видов уравнений регрессии (см. табл. 23) наглядно иллюстрируют, что предпочтительными являются уравнения 1, 4, для которых Ркр принимает значения 0,25 и 0,28 для уравнений 2 и 3 величина Ркр имеет большее значение. Для проверки установленных зависимостей были рассчитаны по всем полученным формулам оптимальные дозы сернокислого алюминия на основании аналогичных данных физико-химических и технологических показателей днепровской воды за 1966 г., которые не использовались при определении параметров уравнений (1 — 4) и при оценке Ркр. Для каждой формулы было вычислено среднеквадратичное отклонение расчетных значений оптимальной дозы сернокислого алюминия от экспериментально установленных (1966 г.). Величины этих средмквадратичных отклонений хорошо согласуются со значениями Ркр для различных видов уравнений регрессии. [c.122]

Для того, чтобы судить о качестве предсказания фазовых равновесий в четырехкомпонентной смеси, были шодсчитаны критерии, предложенные в работе [12]. Получены следующие значения критериев среднее отклонение Е = 0,98% среднеквадратичное отклонение Ф = 2,18(%) доля расхождений между экспериментальными и расчетны.ми величинами, не превышающая 0,5%, t = 0,44, доля расхождений между экспериментальными и расчетными величинами, большая 1,57о, М = 0,22. [c.118]

В табл. 5 приведены среднеквадратичные отклонения для каждой колонки этой установки, полученные при многократных анализах одной и той же пробы. Они характеризуют общую погрешность метода и погрешности, обусловленные индивидуальными особенностями трех экспериментаторов, отбором большой пробв из основной массы газа, добавкой внутреннего стандарта, введением проб в колонку и вычислением результатов. [c.153]

Среднеквадратичное отклонение экспериментальных точек от сплошной ямой пинии, построенной по методу наименьших квадратов и описываемой авнением 414,06 — 2070,9 / х, составляет 0,75 К. Штриховая прямая строена по уравнению (в). Среднекващзатичное отклонение экспериментальных точек от этой прямой несколько больше ( 0,99 К), [c.115]

НИЯ уменьшаются с ростом числа трактов г. Кроме того, присутствие на входе и (или) на выходе внешнего шума со среднеквадратичными отклонениями сГт и сгп соответственно еще больше уменьшает значения нормированной корреляционной функции, так как в этом случае pxy(dhl k) нужно разделить на величину [c.143]

Из формулы (7.67) видно, что для достижения высокой точности оценивания фазы требуется или устойчивое значение функции когерентности между и г/г(0> или использование при вычислениях большого числа усреднений. Пусть, например, для надежной локализации источника нужно определить фазовый угол со среднеквадратичным отклонением 1°, или 0,0174 рад. Если измерение функции когерентности двух сигналов дало значение 7 12 = 0,9, то необходимое число усреднений Od (1—0,9)/(2-0,9-0,0174 ) Ai 184. Такое число усреднений хотя и велико, но не превышает пределов разумного. С другой стороны, если бы измерения функции когерентности показали, что у 12 0,50, то /TdAi (1—0,5)/(2-0,5-0,0174 ) ft 1652, а реализация такой длины может оказаться практически недоступной. [c.185]