Эксперимент статистический

Для экспрессного регламентирования важен также подбор тестов, наиболее адекватно отражающих токсическое действие изучаемого соединения. Для большей эффективности эксперимента статистическая обработка должна проводиться сразу же после каждого определения биологических показателей у каждой данной группы животных. На основе полученных данных определяется время наступления первого статистически достоверного изменения каждого показателя при воздействии каждой концентрации. [c.16]

Считается, что векторы ошибок Цг, соответствующие различным экспериментам, статистически независимы. Отсюда [c.272]

Это отклонение, известное под названием разброса, связано со статистическим характером процесса торможения. Для большей наглядности масштаб изображения разброса на рисунке несколько преувеличен. Сплошной линией, спадающей близ начала координат к нулю, изображено изменение удельной ионизации, вызываемое а-частицей, обладающей наиболее вероятным или средним пробегом. Такой способ изображения является наиболее употребительным, поскольку характер разброса обычно зависит от методики эксперимента. В случае идеального эксперимента статистическое рассеяние величин пробега должно быть симметричным по отношению к величине среднего пробега при среднем [c.20]

Активный эксперимент. Стремление избавиться от рассмотренных недостатков привело к созданию математической теории эксперимента, составляющей важный раздел современной математической статистики [21, 22]. Один из основных методов теории эксперимента — статистическое планирование экспериментов. Эксперимент, проводимый на основе этой теории, называют активным экспериментом. [c.167]

СОСТОЯНИЯМ, заселенным при температуре эксперимента статистический вес каждого спектра определяется распределением Больцмана. Когда времена релаксации по порядку величины сравнимы с уь, а кТ — с магнитным расщеплением ионных уровней, в мессбауэровских спектрах ферримагнитных соединений могут проявляться релаксационные явления. Для некоторых ферримагнетиков такие релаксационные явления уже наблюдались [45, 46]. [c.355]

В соответствии с функциями АСНИ программное обеспечение Р состоит из ряда функционально ориентированных множеств алгоритмов, а именно 8 — алгоритмов сбора и обработки экспериментальных данных (планирования эксперимента, статистических методов описания объекта и т. д.) М — проблемно-ориентированных алгоритмов, определяющих последовательность основной обработки информации (разработки модели, уточнения параметров и т. п.) С— алгоритмов, обеспечивающих контроль и управление экспериментом. Тогда программно-алгоритмическое обеспечение АСНИ есть совокупность всех множеств, т. е. [c.68]

Обработка экспериментальных данных зависимости V—р проводилась сглаживанием по методу парных точек. Этот метод дает вполне удовлетворительные результаты, если статистическая масса определяемых величин мало отличается. В наших экспериментах статистическая масса значений тангенса угла наклона ёыла практически одинаковой. [c.145]

В тех случаях, когда кинетические кривые имеют незначительную кривизну вместо начальной скорости, вычисляемой по наклону касательной, можно использовать приближенные значения скоростей, находимые как частное от деления величины ря.чногти концентраций на входе и выходе реактора на среднее время пребывания. В частности, такой способ вычисления скоростей реакций был применен при планировании эксперимента статистическими методами для предварительного определения кинетических констант процесса каталитического окислительного дегидрирования бутиленов в дивинил [26]. [c.216]

Флюктуирующие части gfSbmn рассчитаны с помощью машинного эксперимента статистическим усреднением по ансамблю конфигураций найдено [69, 70], что ддя сольватокомплексов ЬГ А4 приблизительно прямо пропорционально зависит от величины эффективного заряда на электронодонорном атоме [c.210]

Аналогичные уравнения могут быть получены и для скоростей накоплерп1я остальных веществ. Из уравнения (74) следует, что уравнения кинетики для рассматрртваемого класса реакций в общем виде соответствуют квадратичному полиному, обычно при-лгеняющемуся для описания почти стационарной области эксперимента статистическими методами [13, 49] [c.126]

В книге обсуждается, как надо преодолевать некоторые сложности, сопутствующие исследовательской работе. Описаны такие ее элементы, как вычисление погрешностей, математическое планирование эксперимента, статистические способы оценки надежности полученных данных, приемы оформления результатов исследования и т. п. Уделено внимание приборному обеспечению химических исследований, Покааано использование принципов стандартизации. Рассмотрены проблемы, которые необходимо учитывать при переводе от лабораторных стадий исследования к промышленному внедрению разработок. [c.704]

Изучено фазовое равповесие жидкость — пар и жидкость кристаллы бинарной системы трихлорсилан — хлорное олово. Данные эксперимента статистически обработаны и проведена проверка на термодинамич. согласоваипость с помощью корреляционных уравнений Ли и Коулла. Показано, что если при т-рс плавления система имеет положительное отклонение от. акона Рауля, то при достижении т-ры кипения она приближается к идеально.му состоянию. Табл. 3, рис. 4, библ. 12 назв. [c.418]

Полученные в результате эксперимента статистические данные используются для построения моделей исследуемых объектов. В настоящее время большинство методов идентификации базируется на предположении о том, что структура модели задана. Однако вопросы формализации выбора структуры моделей химико-технологических процессов разработаны в недостаточной мере. В общем случае задачу нахождения структуры модели можно свести к задаче аппроксимации функций многих леременных Y sia некотором классе вещественных функций ji, которые наиболее полно отражают физико-химические процессы, протекающие в объекте управления. При идентификации технологических процессов к классу функций г ) целесообразно отнести линейные функции, кусочно-линейные, многочлены степени Р, алгебраические многочлены, дробно-рациональные функции, обобщенные многочлены степени Р, обобщенные рациональные функции и т. д. Выбор класса аппроксимирующих функций существенно зависит от количества включенных в модель информативных переменных. Следует отметить, что относительно входных переменных аппроксимирующая функция может быть и нелинейной, т. е. в модель могут входить переменные первого порядка, их произведения, а также переменные с различными показателями степеней и т. д. Для многих реальных процессов аппроксимирующая функция в области, ограниченной экспериментом, является гладкой и допускает разложение в ряд Тейлора. При ограниченном числе членов ряда эта функция является линейной по параметрам модели. [c.117]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология