Статистическая обработка данны

Итак, создание информационной базы САПР состоит в выборе универсальной или разработке специализированной СУБД определении числа и разработке структуры баз данных разработке алгоритмов проверки, обработки экспериментальных и расчета недостающих данных заполнении баз данных. Первые два пункта будут рассмотрены подробнее в гл. 5. Определение числа баз производится па основе обобщения опыта проектирования в данной отрасли и состоит в установлении количества единиц информации базы, согласовании терминологии. Проверка достоверности данных производится путем выявления достоверных параметров и использования известных закономерностей между отдельными параметрами, либо путем применения методов статистической обработки данных. Часто при обработке данных проводится и проверка их достоверности. [c.117]

Здесь приведены таблица коэффициентов Стьюдента (табл. 7.1), значений О (табл. 7.2), пример статистической обработки данных и построение градуировочного графика. [c.53]

Обработка экспериментальных данных заключается в выборе и определении коэффициентов функциональных соотношений методами статистической обработки данных или методами оптимизации. В общем случае задача ставится следующим образом. Пусть имеется набор экспериментальных данных л , г/, (г = 1,2,.. п), характеризующих, например, зависимость теплоемкости, давления пара компонента и т. д. от температуры. Требуется установить функциональную зависимость [c.117]

СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПОТЕНЦИОМЕТРИЧЕСКОГО ТИТРОВАНИЯ ПРИ ИЗУЧЕНИИ КОНСТАНТ ДИССОЦИАЦИИ КИСЛОТ И ОСНОВАНИЙ СРЕДНЕЙ СИЛЫ [c.125]

Применяя статистическую обработку данной информации, можно установить функциональную зависимость вероятности разрушения от продолжительности и режимов эксплуатации. Так, можно теоретически определить, что вероятная продолжительность работы оборудования при заданном режиме будет равна, допустим, 7,2 10,5 и 15 тыс. ч при вероятности разрушения соответственно 90, 80 и 60% или установить вероятное число остающегося в эксплуатации оборудования (процент выживания ) после определенных периодов работы. При этом должны быть еще учтены вид и объем разрушений, т. е. должно быть установлено с известной степенью достоверности, подвергаются ли разрушению наиболее важные или второстепенные летали и узлы сохраняется ли ремонтоспособность оборудования каковы вероятный объем и стоимость ремонтов. [c.48]

Таблица 1.4. Статистическая обработка данных табл. 1.3

Взаимосвязь структурных и других характеристик была исследована на большом массиве данных, полученных при изучении промышленных нефтяных коксов СССР (в том числе отобранных по высоте камер коксования), анизотропных коксов зарубежных фирм и коксов, полученных в лабораторных и пилотных условиях из специально модифицированного сырья. Модификация последнего осуществлялась окислением кислородом, регулированием химсостава добавками различных групповых компонентов, степенью отт она из сырья дистиллятных продуктов, добавкой активаторов коксования и др. Статистическая обработка данных по этим коксам показала хорошую корреляцию, например, механической прочности и действительной плотности после стандартного прокаливания [c.26]

В настоящее время информацию о неоднородном строении пористой среды можно получить, применяя различные методы поро-метрического анализа. Эти методы позволяют автоматически получать как средние значения параметров пористой среды, так и значение функции распределения. Аналогично можно получить значение корреляционной функции. Статистическая обработка данных о различных микронеоднородных пористых средах (песчаниках, карбонатных породах) показывает, что нормированную корреляционную функцию можно получить в следующем виде [c.203]

Модель реактора установки каталитического крекинга с общим кипящим слоем изучали путем статистической обработки данных активного эксперимента, выполненного на пилотной и опытно-промышленной установках. [c.105]

Результаты статистической обработки данных испытаний сварных соединений со смещением кромок, выполненных твердыми и мягкими швами, сведены в таб.п.5.5 и [c.375]

Предпосылкой справедливости формулы Стирлинга является достаточно большое число N, а также Л г, так как только в этом случае оправдывается переход от суммирования к интегрированию при вычислении 1п N. Это условие выполняется при статистической обработке данных для достаточно больших систем (например, I моль газа). [c.294]

Полученная закономерность (по данным лабораторных определений) была сопоставлена с данными справочников, в которых приведено содержание асфальтенов и смол для различных нефтяных залежей. По этим данным вычислялись отношения содержания асфальтенов к содержанию с.мо 1 и строились графики зависимости А С от содержания асфальтенов. Статистическая обработка данных с целью нахождения постоянных уравнений регрессии и коэффициентов корреляции велась в отдельности для различных групп месторождений нефти, приуроченных к нижнему карбону. Постоян- [c.91]

Пример статистической обработки данных [c.53]

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]

Опыт следует повторить три раза и рассчитать среднее значение мольной массы эквивалента. Однако, если Вы ограничены временем, соберите результаты экспериментов других студентов (группы), проведите статистическую обработку данных (см. с. 66). Укажите погрешности в значении мольной массы эквивалента и те операции эксперимента, которые вносят наибольшие погрешности в значение эквивалентной массы предложите приемы их понижения. [c.113]

На основании статистической обработки данных по выполненным центробежным насосам получены следующие зависимости коэффициента К от [c.246]

Полученная закономерность по данным лабораторных определений была сопоставлена с данными справочников, в которых приведены содержание асфальтенов и смол для различных нефтяных залежей. По этим данным вычислялись отношения содержания асфальтенов к содержанию смол и строились графики зависимости А/С от содержания асфальтенов. Статистическая обработка данных с целью нахождения постоянных уравнений регрессии и коэффициентов корреляции велась по формулам, аналогичным формуле (1), в отдельности для различных групп месторождений нефти, приуроченных нижнему карбону. Постоянные уравнений регрессии вычислялись методом наименьших квадратов. Результаты расчетов приведены в табл. 1. [c.5]

Эти формулы получены статистической обработкой данных обследования реальных агрегатов синтеза. [c.122]

Анализ скоростей коррозии различных видов железа, мягких сталей, высокопрочных низколегированных, высокопрочных и других легированных и никелевых сталей (табл. 82) показывает, что для всех практических целей прн заданной длительности экспозиции на определенной глубине или у поверхности моря эти скорости сравнимы между собой. Поэтому была проведена статистическая обработка данных для получения средних значений скоростей коррозии для каждого времени экспозиции и каждой глубины. Средние значения данных были использо- [c.225]

В табл. 5 приведены результаты статистической обработки данных о составе нормальных и изопреноидных алканов нефтей Западной Сибири. Прежде всего обращает на себя внимание отсутствие корреляционных связей между составом нефтей и пластовой температурой. Следовательно, в зоне отсутствия гипергенеза температура не является ведущим фактором, определяющим состав нормальных и изопреноидных алканов нефтей. Кроме того, практически все параметры, отражающие углеводородный состав нефтей, тесно связаны друг с другом корреляционными связями. Из этого следует, что несмотря на множество возможных факторов решающее влияние на состав нефти оказывает весьма ограниченное их число. [c.25]

Результаты статистической обработки данных по физико-химической характеристике нефтей васюганской свиты с привлечением материалов по индивидуальному составу бензиновых УВ, а также нормальных и изопреноидных алканов показали отсутствие связей состава УВ с пластовой [c.152]

Рассмотренные в настоящем параграфе методы позволяют решать широкий спектр задач, связанных со статистической обработкой данных теплофизического эксперимента вычисление среднего значения, дисперсии, построение доверительных интервалов, проверка статистических гипотез и т, д. Все эти методы повышают достоверность и надежность выводов, делают сопоставимыми результаты отдельных исследований. [c.478]

Статистической обработкой данных промышленного производства получены высокие коэффициенты парной корреляции между перманганатным числом циклогексанона и его эфирным числам (—0,72), а также между эфирным числом и содержанием в циклогексаноне циклогексенона (- -0,82) [18] [c.82]

Данные наблюдений на близких расстояниях от периметра завода характеризуют загрязнение атмосферы низкими и неорганизованными источниками выбросов, а на дальних — сумму от низких, неорганизованных и высоких источников выбросов. Представление аналитических данных в графическом виде и их линейная аппроксимация (угол наклона, величина и знак линейного коэффициента) дают возможность выявить и оценить динамику содержания вредных веществ в течение длительных периодов времени. Далее приведены результаты статистической обработки данных по загрязнению окружающей среды на примере Московского НПЗ топливно-нефтехимического профиля. [c.237]

Результаты статистической обработки данных по содержанию вредных веществ в атмосферном воздухе санитарно-защитной зоны представлены в табл. 3.15. [c.242]

Для систематизации и оценки уровня загрязнения и значимости сбросов вредных веществ со сточной водой предприятия на станцию аэрации (как единственного потока, выходящего с предприятия) была проведена статистическая обработка данных за последние 3 года. [c.288]

Результаты статистической обработки данных по содержанию вредных веществ в сточной воде Московского НПЗ представлены в табл. 3.33. [c.288]

Получение эффективных несмещенных оценок параметров предполагает выполнение ряда требований как к исходной информации, так и к методу ее обработки. Прежде всего, в экспериментальных результатах должна отсутствовать заметная систематическая погрешность. Ее присутствие в наборе величин х — у — Т — р может быть обнаружено проверкой данных на термодинамическую согласованность. Для уменьшения влияния случайных ошибок измерений желательно, по возможности, иметь достаточно подробную информацию о системе, относящуюся к широкому концентрационному интервалу. При оценке параметров на основе подробной информации могут быть использованы методы статистической обработки данных. [c.211]

Статистическая обработка данных [c.61]

Анализ мацералов. Анализ мацералов служит для выявления различий петрографических компонентов. В нем используют тот же микроскоп, который нужен для построения рефлектограммы, но без фотоумножителя. Подвижная пластина заменена интегратором, который для каждой точки смещает точку наводки на постоянную длину. Наблюдатель определяет петрографический компонент, на который наведен объектив, и фиксирует наблюдение. Простая статистическая обработка данных по нескольким сотням точек позволяет установить долевое участие каждого петрографического компонента в рассматриваемом образце угля. [c.242]

Давенпорт [Davenport,1984] перечислил всего 69 случаев взрывов парового облака, происшедших во всем мире за период 1943 - 1983 гг., что в среднем примерно составляет один случай за 7 мес. Данная величина достаточно мала и является результатом неполной информированности об авариях в восточно-европейских странах - автор привел только два таких случая. Вопросам недостаточности информации посвящена гл. 3. Работа [Davenport,1984], по-видимому, дает наиболее достоверную и исчерпывающую сводную информацию. Однако по-прежнему существует необходимость авторитетно и всесторонне проводить работу по регистрации аварий, в ходе которой каждый отдельный случай описывать таким образом, чтобы предупредить любые возможные последующие расхождения касательно причин и обстоятельств аварии, и вести компьютерную базу данных на аварии, в частности для облегчения статистических анализов. В работе [Wiekema,1984] представлена сводная информация по 165 случаям аварий, происшедших за период с 1921 г. по март 1980 г. Они сведены в таблицу в хронологической последовательности и проанализированы по 10 факторам, включая массу и реактивность вещества, наличие ударной волны, степень ограниченности пространства, количество жертв (погибшие и раненые). В работе представлены уже результаты статистической обработки данных по авариям и поэтому отсутствуют подробности каждого отдельного случая. [c.282]

Статистическая обработка данных по длительному биотестированию сточных вод НПЗ с помощью персональных ЭВМ значтельно сокращает объем работы, позволяет ускореть и упростить проведение био.метриче-ских вычислений, а также исключить возможные ошибки и, самое главное, смоделировать условия и результаты длительного биотестирования. [c.124]

Следовательно, если какой-то котел подвергается коррозионным разрушениям при применении воды, прошедшей определенную подготовку, то нельзя с очевидностью сказать, является ли эта подготовка достаточной. Для окончательного ответа необходимы статистическая обработка данных обследования большого числа котлов или проведение фундаментальных исследований коррозионных процессов. Существует множество взаимодействующих факторов, связанных с составом питательной воды, кощ трук-цией котла, режимом работы котла и конденсатора. Эти факторы специфичны для каждой котельной установки, и они определяют, будут ли протекать коррозионные разрушения при определенном содержании в воде кислорода и меди. [c.290]

Значения коэффициентов а, р и у в формуле (ХП.З) с учетом схемы компрессора приведены в табл. ХП.1. Они определены в результате статистической обработки данных по ряду выполненных машин. Меньшие из указанных в таблице значений следует выбирать для компрессоров повыщенной быстроходности. [c.665]

На рисунке 3,4,24 изображен толщиномер покрытий Элкометр 355, отличительными признаками которого являются гибкая модульная система точность 1 % широкий выбор модульных датчиков вывод данных на принтер или ПК через последовательный или параллельный порт возможность статистической обработки данных самостоятельное распознавание различных типов датчиков и калибровок измерение толшцны покрыгия на ферромагнитной и неферромагнитной метал-jTH4e K0tt основе. [c.180]

Определенные схемы и комбинации приемов анализа сложных структур (адекватные уровню развития вычислительной техники). Об этом, в частности, свидетельствует становление приемов структурного анализа в такой специфической области, как химия белков. Здесь широко используется паттерсоновский метод фиксации позиции тяжелых атомов, специально вводимых в белок, сравнение паттерсоновских распределений для ряда изострук-турных производных белка, выявление знаков (начальных фаз) структурных амплитуд путем статистической обработки данных о разности единичных амплитуд в изо-структурных парах (метод изоморфного замещения). На определенной стадии анализа привлекаются и априорные сведения о геометрическом строении отдельных группировок, входящих в состав белка [c.113]

Точность адаптации характеристики вытеснения в предпрогнозный период зависит от стадии разработки объекта, выбранных методов статистической обработки данных и выбора периода адаптации. Основной принцип построения характеристик вьп еснения заключается в том, что в координатах, предлагаемых авторами, с определенного момента характеристика представляет собой прямую линию, экстраполяцию которой можно провести. Момент выхода на прямую линию зависит в основном от стадии и сложившейся системы разработки. Практически все характеристики вытеснения могут применяться при обводненности продукции скважин превышающей 50-60%. При более низкой обводненности продукции применение для расчета характеристик вьпеснения не обосновано. Поскольку при выводе характеристик вытеснения использовались статистические данные по конкретным месторождениям, существуют рекомендации по условиям применения той или иной характеристики, и в некоторых методиках расчета предложено переходить с одной характеристики вьггеснения на другую при увеличении обводненности продукции. В существующей программе такой переход не используется в настоящее время, однако предполагается работа в этом направлении. [c.164]

Особое внимание следует уделить статистической обработке данных По возможности необходимо проводить паралельные опыты.Согласно принятому в Р(ЗССИИ ГОСТ-16263-70,Различают 3 вида ошибок систем атические, гру бые, слу чайные. [c.11]

Используя статистическую обработку данных определения аминокислотного состава глиадинов, Эварт показал [63], что вполне достоверно существование последовательностей глу/к— глу/к для а-, р- и 7-глиадинов что почти достоверно наличие [c.192]

При обработке результатов многократного химического анализа и сопутствующих им случайных погрешностей принято приводить два статистических параметра — ширину доверительного интервала, внутри которого могут лежать результаты отдельных анализов, и доверительную вероятность того, что они попадают в этот интервал. Значения штгегральной функции распределения (2.2) представлены в таблицах, пользуясь которыми можно найти вероятность, с которой величина и не превзойдет заданного значения. Чаще при статистической обработке данных пользуются табулированными значениями интеграла [c.44]

Иногда, как отмечалось выше, случайные ошибки считались известными, их устанавливали до проведения обработки данных. В другом варианте метода случайная ошибка заранее не фиксируется, ее пытаются оценить в ходе статистической обработки данных. Это возможно лишь, если сделаны дополнительные допу [c.144]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология