Характеристика числовые

Jft по пор. Характеристики Числовое значение Формула или примечание [c.486]

Вязкость масла зависит от химического состава и структуры соединений, составляющих масло и является характеристикой масла как вещества. Кроме этого, вязкость масла также зависит и от внешних факторов - температуры, давления (нагрузки) и скорости сдвига, поэтому рядом с числовым значением вязкости всегда должны указываться условия определения вязкости. [c.42]

Числовую характеристику степени возможности появления какого-либо определенного события в определенных, могущих повторяться неограниченное число раз, условиях называют математической вероятностью случайного события. В нашем примере такими событиями являются температуры, лежащие в интервале. Относительные частоты значений г этих температур колеблются около определенного числа, называемого вероятностью Если п (число опытов) достаточно велико и будет увеличиваться дальше, то относительная частота будет приближаться к постоянной величине, которую называют математической вероятностью. Таким образом, вероятность события г соответствует пределу относительной частоты [c.244]

В ответ на второй вопрос математическая статистика предлагает нам несколько таких числовых характеристик, которые указывают, каким образом группируются значения вокруг какого-либо, по большей части арифметического среднего. [c.246]

Важнейшими числовыми характеристиками рассеяния являются среднее абсолютное отклонение и среднее квадратичное отклонение. Мы видим, что сумма отклонений от арифметического среднего XI — X, — X,.. х — X равна нулю — см. уравнение (12-7)-Если же взять абсолютное значение этого отклонения, то получится число, характерное для колебания и удовлетворяюш ее указанному выше требованию [c.246]

Числовая характеристика (1 на практике применяется очень редко. Среднее квадратичное отклонение определяется обычно таким образом [c.246]

Из изложенного следует, что при наличии массовых случайных явлений (следовательно, при совокупностях значений) не все значения совокупности следует принимать во внимание. Математическая статистика дает нам методы, с помощью которых можно существенно уменьшить совокупность значений и свести их до нескольких числовых характеристик. [c.246]

Более надежны методы, основанные на сравнении различных числовых характеристик функций отклика их можно разделить на две основные группы методы, основанные на определении различных моментов функции отклика, и экспресс-методы. [c.56]

При обработке наблюдений обычно не удается получить эмпи- рическую функцию распределения. Даже простейший анализ условий проведения опытов позволяет с достаточной степенью уверенности определять тип неизвестной функции распределения. Окончательное уточнение неизвестной функции распределения сводится к определению некоторых числовых параметров распределения. По выборке могут быть рассчитаны выборочные статистические характеристики (выборочное среднее, дисперсия и т. д.), которые являются оценками соответствующих генеральных параметров. Оценки, [c.24]

Наибольшее распространение получили методы первой группы. При этом используется понятие момента, заимствованное из теории вероятностей, согласно которой функция (кривая) распределения случайной величины может быть охарактеризована числовыми характеристиками (различными моментами). [c.56]

Использование при определении параметров модели всей экспериментальной кривой отклика увеличивает надежность получаемых результатов. В качестве числовой характеристики кривой отклика удобно использовать [42, 110—114] площадь Р под модифицированной кривой отклика 5 —т (где 5 = 1—с/ссо — приведенная безразмерная концентрация). На рис. П1-22 в координатах с/ссо—т показан вид кривой отклика, зарегистрированной в кон- [c.66]

Определить параметры модели по уравнениям кривой отклика (111.101) — (111.106) довольно сложно. Более надежным и удобным является метод, при котором используется не сама функция отклика (как при расчете параметров по отдельным точкам экспериментальной кривой отклика), а ее интегральные числовые характеристики. При этом для определения искомых параметров используется вся экспериментальная кривая отклика, что повышает надежность полученных результатов. [c.70]

Как и для диффузионной модели, в качестве числовой характеристики кривой отклика примем [42, 110—114] площадь Р под модифицированной кривой отклика 5 —т. При этом необходимо знать зависи- [c.70]

В ЭТИХ уравнениях 21 и гг — сечения аппарата, в которых фиксируются кривые отклика и 2 —числовые характеристики этих кривых. [c.79]

Числовая характеристика кривой отклика непроточного аппарата Р определяется графическим интегрированием площади под экспериментальной кривой отклика. Теоретически концентрация трассера в колонне выравнивается через бесконечно большой промежуток времени (с=с<х> при х—>-оо). На практике же концентра- [c.79]

Как видно из графика характеристики данной серии турбин (см. рис. 6.4, а), каждому режиму работы отвечают определенные числовые значения безразмерных комплексов физических величин. Следовательно, если две турбины данной серии действуют в одном режиме, то все комплексы у них одинаковые [c.76]

Количественную информацию об эффективности функционирования и о характеристических свойствах ХТС можно получить либо экспериментально в условиях эксплуатации системы, либо расчет ным путем, используя методы анализа ХТС, если имеется математическая модель системы. Для наглядного аналитического представления многомерные массивы этой количественной информации о состоянии ХТС в различные моменты врем бни и при различных условиях должны быть сведены к ограниченному числу некоторых обобщенных оценок эффективности функционирования и характеристических свойств ХТС. Указанные обобщенные оценки представляют собой числовые функциональные характеристики ХТС. [c.29]

Каждая из числовых функциональных характеристик ХТС, ис пользуемых для количественной оценки свойств и процессов функционирования систем, должна удовлетворять, по крайней мере, следующим требованиям 1) представлять собой величину, которая зависит от процессов функционирования ХТС и довольно просто вычисляется исходя из математической модели системы с использованием ЦВМ 2) давать наглядное количественное представление об одном из свойств ХТС 3) допускать, в пределах возможного, простую приближенную оценку своих значений по экспериментальным данным. [c.29]

В большинстве случаев приборы для однозначного описания требуют большого числа характеристик. Эти характеристики не должны быть противоречивыми или ошибочными. Поэтому в системе предусмотрена проверка входной информации на ошибочность заполнения форм и полноту, в результате чего выявляются противоречивые данные и те технологические параметры, значения которых выходят из допустимого диапазона. В каждой из восьми групп приборов (приборов расхода, давления, температуры, уровня, анализа исполнительных устройств вторичных приборов регуляторов и функциональных блоков) используются три типа проверки [10] а) проверка на целочисленность элементов массива М, являющихся кодами технических характеристик, например материалов, агрегатного состояния среды и т. д. б) проверка элемента массива М (/) на соответствие заданной числовой границе С М (I) С, где С — допустимое значение (константа или значение другого элемента входного массива — вариант сравнения О, >, i =, ф)) в) проверка элемента массива М (7) на соответствие заданной числовой границе С при выполнении условия, налагаемого на другой элемент М (К) М К) А / / М (/) С. Например, при расчете исполнительных устройств наличие во входном массиве значения вязкости (элемента М )) должно проверяться только для случая, когда агрегатное состояние среды (элемент М (К)) — жидкость (код агрегатного состояния I) М К) = 7 Д М (7) > 0. При невыполнении условия выдается диагностическая информация, содержащая наименование подгруппы приборов, номера позиций прибора, содержание ошибки. [c.576]

Количество рециркуляционного потока характеризует интенсивность заброса вещества в направлении, обратном направлению движения основного потока. Практическое использование ячеечной модели с обратным перемешиванием между ступенями связано с разработкой методов расчета временных характеристик этой модели, а также с получением расчетных зависимостей, связывающих параметры модели с числовыми характеристиками функции распределения. [c.175]

Остановимся на числовых характеристиках моделей, в качестве которых обычно исиользуются два первых момента функции распределения частиц по времени пребывания. Момент любого порядка может быть вычислен по формуле [c.424]

Рассмотрим основные параметры модели, влияющие на числовые характеристики. [c.424]

Практическое использование ячеечной модели с обратным перемешиванием между ступенями связано с разработкой методов расчета временных характеристик этой модели, а также с получением расчетных зависимостей параметров модели от числовых характеристик функции распределения. Для решения указанной задачи проводится теоретический анализ модели. [c.427]

Экспериментальная функция распределения оценивается вероятностными числовыми параметрами, которые делятся на два типа параметры положения и параметры формы кривой распределения. К первому типу относятся такие числовые характеристики, как математическое ожидание распределения, мода, медиана и т. п. В качестве характеристик формы обычно служат моменты распределения порядка выше первого. [c.444]

Важнейшими числовыми характеристиками функции распределения являются среднее время пребывания и дисперсия, ха- [c.26]

Методы аналитического решения уравнений той или иной модели (табл. 1-1 и 1-2) позволяют получить аналитические выражения, в которые входят искомые параметры модели, для упомянутых числовых характеристик. Сравнивая экспериментальные и числовые значения (обычно представляемые графи- [c.27]

Качество функционирования ХТС определяют при помощи показателей эффективности, под которыми понимают числовые характеристики системы, оценивающие степень приспособления системы к выполнению поставленных перед ней задач. Выбор показателя эффективности (или критерия оптимизации) является заключительной стадией формулирования целей функционирования ХТС. Для того, чтобы показатель эффективности достаточно полно характеризовал качество функционирования ХТС, он должен учитывать все особенности и свойства системы, а также условия ее функционирования, взаимодействие внутри ХТС и взаимодействие с внешней средой. [c.182]

Моменты функции РВП и моменты весовой функции. Экспериментальную функцию распределения оценивают вероятностными числовыми параметрами, которые делятся на два типа характеристики положения и характеристики формы кривой распределения. К первым относятся такие числовые параметры, как математическое ожидание распределения, мода распределения, плотность вероятности моды, медиана. В качестве характеристик формы обычно служат центральные моменты распределения порядка выше первого второй момент (дисперсия), третий момент, четвертый и т. д. В табл. 4.1 приведены формулы для определения наиболее часто используемых моментов по экспериментальным функциям отклика на типовые возмущения по концентрации индикатора (здесь — объем реактора У — объем введенного индикатора). [c.214]

Как известно, среднее значение произведения, вообще го воря, не равно произведению средних значений его сомножите лей, особенно, если они еще взаимозависимы, как это и-есть в данном случае. Отсюда автоматически следует, что зависимость Ар от усредненных характеристик слоя а и е и расхода жидкости на единицу площади сечения аппарата V/F = и не может быть однозначной для слоев, состоящих из частиц различной конфигурации — шаров, таблеток, колец Рашига и т. п. При одинаковой форме зависимости Ap/L от а и в, числовой коэффициент пропорциональности в этой зависимости может различаться для слоев из зерен различной конфигурации на 20—30%, что, правда, может считаться удовлетворительным при конструировании расчетных инженерных формул. [c.35]

Этот метод аналогичен методу, предложенному для той же цели Сид-жиа и Хэнна [381, которые титровали образцы вместе с одним из компонентов, пэка состав системы не достигал предварительно определенной бинодальной кривой. Этими авторами для семи систем приведены числовые данные по составу известных смесей и дан их анализ. Таблицы Сиджиа и Хэнна были неправильно истолкованы другими авторами как данные для точек бинодальных кривых. На самом деле эти авторы не дали характеристики бинодальных кривых для какой-либо системы, даже для тех трех, для которых приведены графики. [c.172]

Показано [106], что для аппарата конечной длины характер зависимости числовых характеристик С-кривых (smax, шах и о ) от Ре указывает на целесообразность определения параметров модели при Pe = uL En=l —10 по /max или 0-, а при Ре<1 —по /щах-Метод определения параметров моделей продольного перемешивания по наклону хвоста С-крпвой [25, 105] основывается на том, что по истечении некоторого времени после импульсного ввода трассера производная d gs)/dt становится практически постоянной. В этих условиях происходит спрямление С-кривой в координатах Igs—i, причем тангенс угла наклона спрямленного участка кривой d lg s)/dt определяется параметрами моделей продольного перемешивания. Такой характер изменения концентрации во времени соответствует принципу регулярного режима , используемому при исследовании процессов теплообмена [107]. [c.58]

Числовые характеристики случайно величины имеют сле-дуюише зиачеиия [c.253]

Критерий эффективности ХТС — это числовая функциональная характеристика системы, оценивающая степень приспособления ХТС к выполнению поставленных перед нею задач. Кр Итерии эффективности широко- используют для сравнительной оценки альтернативных вариантов ХТС при проектировании объектов х,имиче-ской промышленности для определения оптимальных параметров элементов и технологических режимов ХТС для сравнительной оценки алгоритмов управления процессом функционирования ХТС и т. д. [c.29]

Значение критериев эффектив1Ности ХТС зависит не только от топологии и параметров системы, но и от характеристических свойств ХТС, к которым можно отнести следующие основные свойства систем чувствительность, управляемость, надежность, помехозащищенность, устойчивость и сложность. Рассмотрим основные понятия характеристических свойств ХТС. Методы рачета числовых функциональных характеристик для количественной оценки чувствительности, устойчивости, надежности и управляемости ХТС, используемые при автоматизированном проектировании химических производств, будут подробно изложены в последующих разделах (см. главы IX, X и XIV). [c.32]

Числовые характеристики. Вместо полного определения слу-ча1Шой величины в виде законов распределения вероятностей в при- [c.12]

Наиболее часто в приложениях математической статистики ис-пС Льзуют математическое ожидание — характеристику положения значений случайной величины на числовой оси и дисперсию (или [c.15]

Равномерное распределение. Определим основные числовые характеристики одного из простейших непрерывных распределений — paвнnJчepнoгo распределения. Равномерным распределением называется распределение, для которого плотность вероятности постоянна в определенных пределах и равна нулю вне этих пределов (рис. 8). Плотность (х) постоянна и равна с на отрезке (а, Ь) вне. этого отрезка она равна нулю [c.17]