ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ

Описанная методика оценки линейных скоростей роста требует задания специального режима терморегулирования и микроскопического исследования отдельных монокристаллов. В силу этого способ неэффективен при обработке массовых экспериментов по кристаллизации алмаза. В последнем случае более рационально использование способа оценки линейных скоростей роста на основе анализа дисперсности всей совокупности кристаллов, полученных в определенном количестве идентичных циклов. Первым этапом данной методики является гранулометрический анализ, задача которого — оценка преимущественного в ансамбле кристаллов размера т. Этот этап предусматривает рассев алмазов на стандартных контрольных ситах и последующую статистическую обработку результатов рассева. Размеры сторон ячеек сил Г определяют Границы разрядов статистических рядов. Относительную плотность вероятности в разрядах корректно оценить как р = = т,/т(г —где nii — масса кристаллов, имеющих к концу цикла размер в интервале Л—г г, т — общая масса алмазов. Планирование минимального числа циклов п рационально проводить методом итераций, задав погрешность статистической оценки е одного из параметров экспериментального распределения алмазов по дисперсности математического ожидания (МО), моды или среднего квадратического отклонения (СКО). Так, при планировании по значению СКО (S) оценкой очередного приближения будет [c.365]

Основная ценность наблюдений состоит не в получении высокоточных данных, а в возможности их сравнения. В процессе сравнения результатов наблюдений широко используются статистические методы. Эти же методы широко применяются и при обработке результатов эксперимента. Тем не менее широко распространенное мнение о том, что математическая статистика в научном исследовании нужна лишь для обработки данных наблюдения и эксперимента, неверно. Статистические исследования нужны на всех этапах эксперимента, начиная от его планирования. Мы рассмотрим основы статистического описания результатов экспериментов в первую очередь. Следует, правда, заметить, что возникшее в последнее время новое направление — анализ данных [52, 53] — исследует возможности получения максимальной информации из результатов опытов, часто не прибегая к статистической оценке. [c.56]

Б. А. Д о с п е X о в. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). Изд. Колос , М., 1968. [c.308]

Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). 5-е изд., доп. и перераб. М. Агропромиздат, 1985. 351 с. [c.676]

В основу метода фракционирования граничного слоя нефти положена методика [64] экстракционного разделения нефтей на масла, смолы и асфальтены, которая основана на различной растворимости составных компонентов нефти в жидкостях определенной полярности (рис. 20). Статистическая обработка результатов исследований показала, что точность методики фракционирования пленочной нефти составляет 7%. [c.61]

Результаты экспериментальных исследований являются основой для дальнейших расчетов различных характеристик, сопоставления с известными моделями процессов, а также для построения новых моделей. Рассмотрим основы статистической обработки данных и некоторые практически важные вопросы использования численных методов для решения часто встречающихся в электрохимии задач (метод наименьших квадратов, интерполирование, численное интегрирование и дифференцирование, численное решение уравнений и т. д.). [c.52]

Описанная методика оценки линейных скоростей роста требует задания специального режима терморегулирования и микроскопического исследования отдельных монокристаллов. В силу этого способ неэффективен при обработке массовых экспериментов по кристаллизации алмаза. В последнем случае более рационально использование способа оценки линейных скоростей роста на основе анализа дисперсности всей совокупности кристаллов, полученных в определенном количестве идентичных циклов. Первым этапом данной методики является гранулометрический анализ, задача которого — оценка преимущественного в ансамбле кристаллов размера г. Этот этап предусматривает рассев алмазов на стандартных контрольных ситах и последующую статистическую обработку результатов рассева. Размеры сторон ячеек сил Г определяют Границы разрядов статистических рядов. Относительную плотность вероятности в разрядах корректно оценить как pi= [c.365]

Информация по этим вопросам, полученная от экспертов, из фундаментальных работ по эргономике и в результате специальных исследований (на основе эргономической карты и анкеты), при статистической обработке на основе методов обобщения, интерпретации, выборки, планирования эксперимента, теории распознавания образов позволит комплексно оценить эффективность и безопасность типичных человеко-машинных систем. [c.86]

Применение рядом исследователей почти идентичных методов количественной оценки неоднородности псевдоожижения, основанной на методе статистической обработки результатов измерения флуктуации локальной плотности р (/), позволяет сделать вывод, что такой подход к решению задачи может быть положен в основу как при исследованиях, так и при решении задач контроля многих параметров производственных процессов, использующих псевдоожиженный слой. [c.133]

В производственных исследованиях более удобно пользоваться номограммой, представленной на рис. 4. Она позволяет приближенно определять активность окислов железа в мартеновских и конвертерных шлаках лишь по основности шлака и содержанию закиси железа. Эти величины обычно определяются экспресс-анализом. В основу построения номограммы положено то обстоятельство, что для определения активности окислов железа по тройной диаграмме [15] достаточно знать две величины отношение суммы мольных процентов основных окислов к сумме мольных процентов кислых окислов и содержание железа в мольных процентах. Имеется четкая корреляция указанных величин с данными экспресс-анализа (%Са0/%5102) и (%РеО). По данным статистической обработки результатов более 2000 анализов получены следующие уравнения [c.12]

Исследованиями процесса восстановления ЗОг-содержащего газа метаном показано, что при использовании катализатора на основе активной окиси алюминия с промотирующими добавками температура процесса может быть снижена до 700° С. Математическая обработка результатов исследований позволила получить статистическое уравнение процесса по выходу сероводорода. Было предложено два варианта схемы переработки ЗОг-содержащих газов в элементарную серу. Илл. 2, табл. 2, библ. 7 назв. [c.243]

В основе всех поисков предсказательных алгоритмов лежит конформационная концепция Полинга, согласно которой трехмерная структура белка представляет собой ансамбль регулярных вторичных структур. Позднее, развивая идею Полинга и Кори о взаимодействии вторичных структур, в конформационный ансамбль были включены супервторичные структуры. Единство всех исследований по отношению к этой концепции неизбежно, поскольку в противном случае очевидна бесперспективность поиска эмпирических корреляций и предсказательных алгоритмов, базирующихся на статистической обработке известных кристаллографических данных. Если основу пространственного строения сложных белковых макромолекул образуют не только отдельные немногочисленные стандартные блоки, но и практически неограниченное количество разнообразных нерегулярных структурных сегментов, то, очевидно, нельзя рассчитывать на его описание с помощью простых правил, выведенных путем статистической обработки всегда ограниченного экспериментального материала. Результаты рентгеноструктурного анализа свидетельствуют о том, что общее содержание вторичных форм полипептидной цепи в белках сравнительно невелико, во всяком случае его доверительное значение не превышает 50%. Реализующиеся в нативных конформациях белковых молекул а-спирали и р-структуры в действительности не являются, более того, у гетерогенных аминокислотных последовательностей никогда не могут являться, строго регулярными (отклонения соответствующих двугранных углов (ф, (/) от их значений в гомогенной цепи составляют, как правило, десятки градусов, а иногда достигают 100-120°). Анализ также показал, что все стандартные аминокислотные остатки (за исключением Pro) имеют практически одинаковые возможности для встраивания в а-спираль, р-структуру и неупорядоченные участки. Выбор определяется не индивидуальными свойствами остатков, а их комбинацией в последовательности. [c.78]

Результаты статистической обработки с применением автоматизированной базы данных позволили оценить влияние основных факторов на коррозионные процессы в ТП с применением факторного и регрессионного анализа. Матрица наблюдений, по которой построены модели прогноза образования числа дефектов, состоит из 11 параметров и включает характеристики дефектов и труб, а также режимы работы ТП. Особенность прогнозирования заключается в подготовке исходных данных для расчета, так как построение модели по существующей базе данных положительных результатов не дает. Матрица наблюдений сформирована после исследования и статистического анализа дефектов. За зависимый параметр принято количество дефектов типа потеря металла , так как они наиболее полно отражают процессы коррозии на внутренней поверхности ТП. На основе полученного регрессионного уравнения по данным первого прогона внутритрубной УЗД (рис. 3.14, кривая УЗД-90) построена [c.131]

Температура окружающей среды вносит свой вклад в погрешность измерения, но, поскольку обработка результатов измерения проводится в цифровом виде, а, по данным изготовителя, для каждого из приборов создается некоторое подобие микроклимата (термостатирование), влияние температуры окружающей среды несколько меньше, чем скорость потока газа. В тех случаях, когда для приборов не создается микроклимат, влияние температуры окружающей среды может быть значительно больше. Для уточнения этого факта необходимо провести детальные статистические исследования, однако уже на основе полученных данных можно судить о количественном влиянии температуры окружающей среды на аппаратурную погрешность измерения. [c.84]

В [121] рассматривается задача (3.9)—(3.12) со случайными коэффицхгептами R, S, А = (Аи. .Л ) и случайной правой частью /. При этом цилиндры образующие каркас В, с некоторой вероятностью могут в нем отсутствовать. Такой каркас В может быть использован в качестве геометрической модели системы трещин или капилляров при исследовании процессов фильтрации вязкой жидкости, диффузии растворенных в ней веществ. Сопоставление этой модели реальной структуре почвы производится на основе статистической обработки экспериментальных данных. Сформулированный в [118] принцип расщепления осредненного оператора обобщает результаты известного в теории фильтрации тензорного метода (см. [136, 167]). [c.306]

Для феррито-перлитных низколегированных сталей на основе специальных экспериментов и статистической обработки результатов многочисленных исследований были установлены ориентировочные (сравнительные) значения коэффициента охрупчивания. Эти значения можно изобразить графически в виде удельных векторов охрупчивания (рис. 76). На каждый 1 МПа прироста Астт указано изменение АГпр в градусах. Числа у каждого вектора. , представляют собой численные зна- [c.140]

КСК составляются на основе лингво-статистической обработки предложений, характерных для ведения диалога в рамках данной ПО. В качестве источников синтаксических конструкций применяют как разнообразную литературу и документы из ПО, так и образцы оригинальных диалогов экспертов. Каждая такая структура соответствует одному из видов повествовательных или вопросительных предложений, отобранных в результате указанного исследования, и представляет собой вариант максимально развернутого дерева синтаксического подчинения одного из этих видов. Такой подход к реализации синтаксического анализа продуктивен и успешно применяется при построении отечественных и зарубежных систем ЕЯ-общения человека и ЭВМ. [c.353]

Кроме расширения области применения тензорезистивных методов, следует отметить повышение качества контроля и измерений. Развитие математического аппарата тензометрии, программнометодического обеспечения позволяет в настоящее время за счет более совершенной обработки измерительной информации реализовывать функции, недоступные для простейших тензометров статистическая обработка информации в целях повышения точности схематизация случайных процессов нагружения для оценки ресурса ОК корреляционный и спектральный анализ для исследования динамических характеристик ОК оценка погрешности измерения контроль напряжений и деформаций в отдельных точках ОК в реальном времени автоматическая коррекция результата измерения на основе оценки влияющих факторов и др. [c.573]

Идея книги, ее организация и материал, связанный с литературной работой, оформлением результатов и другими общими вопросами принадлежат д-ру техн. наук профессору В. Н. Романенко. Главы, посвященные математическим и статистическим методам обработки результатов, написаны канд. техн. наук старшим научным сотрудником А. Г. Орловым. Канд. техн. наук доцент Г. В. Никитина подготовила примеры и иллюстративный материал и участвовала в написании ряда глав. В книге использован опыт, накопленный авторами при подготовке и чтении курса Основы научных исследований в ряде ленинградских вузов. [c.6]

Согласно вышеизложенному перспективными направлениями в развитии методов исследования сложных равновесий в растворах являются следующие а) переосмысливание роли уже имеющихся в практике вспомогательных функций, отбор результативных и отбраковка малопригодных б) конструирование новых эффективных функций в) расширение служебной роли вспомогательных функций в практике исследований г) корректное привлечение методов прикладной математики для анализа результатов в форме вспомогательных функций. В этом отношении полезна некоторая общая установка среди множества сложных систем химических равновесий (и инструментальных приемов измерений) всегда можно выделить достаточно широкие классы, для которых имеются или могут быть сконструированы эффективные вспомогательные функции. Эффективность связана с некоторыми специальными ограничениями, открывающими новые конкретные возможности применения уже известных или вновь конструируемых вспомогательных функций для а) формулировки предварительной информации и гипотез о достаточно сложной системе, быстрого построения начального плана, проверки первичных гипотез (дискриминация классов), выявления условий эксперимента, направленных па то, чтобы объективно вогнать систему в определенный класс б) обработки результатов вплоть до параметров, дискриминации вариантов внутри класса на основе статистических или дрзггих критериев, уточнения статистических весов и построения окончательного плана. [c.48]

Дриво.дится описание алгоритма обработки на ЭВМ данных газо.динамических исследований пакерных скважин, использующего идею численного моделирования-вариантов решений с последпощим выбором рекомендуемого варианта на основе статистического критерия. Даётся пример обработки результатов газо у1намическта исследований по предложенному алгоритму. [c.136]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология