Распределение дисперсия

Рис. 12-6. Нормальное распределение дисперсии.

Кластерный анализ проводится с использованием таких количественных характеристик, как мода распределения, дисперсия, расстояние, а также качественной информации, которой обладает ЛПР. [c.205]

Второй момент связан с важнейшей статистической характеристикой распределения — дисперсией Ха, которая служит основной мерой размытости распределения [c.206]

Если макромолекулы в градиенте плотности при равновесии гомогенны, то распределение их концентраций вокруг значения Го является гауссовым. Более крупные макромолекулы диффундируют медленнее, и потому они образуют более узкие полосы. Для гауссова распределения дисперсия о определяется выражением [c.140]

Выборочное распределение дисперсии [c.104]

Выборочное распределение среднего представляет собой распределение суммы случайных величин. Следующее простейшее выборочное распределение — распределение дисперсии нормальных случайных величин — представляет собой распределение суммы квадратов случайных величин Х +Х + +Х Предположим, [c.104]

А(г), используемого при реконструкции (10) одномерного биполярного ядра (8). Поэтому распределение дисперсии ошибок имеет плавную низкочастотную огибающую. [c.122]

При распределении концентраций в пробах, соответствующем закону биномиального распределения, дисперсия распределения а (генеральная дисперсия) определяется по формуле [c.166]

Даже с ggg M) (при рекомбинации). Размазывание распределения /(М) вдоль оси М и тенденция к исчезновению максимума даже у соответствующего весового распределения могут сделать и вовсе неразличимым максимум парциального распределения 8 М) или 5г(Л/), образовавшегося на более ранней стадии. После того как образовалось распределение переходного периода, свободные радикалы в растворе исчерпываются и далее должен идти только ненарушенный рост живых цепей на поверхности твердой фазы. Ничего нельзя сказать заранее о форме соответствующего парциального распределения, хотя, конечно, весовое распределение, связанное с живыми цепями, будет увеличиваться и смещаться в область все больших молекулярных весов. При отсутствии реакций передачи цепи геометрическая ширина численного распределения (дисперсия) должна оставаться постоянной и соответствующей той ширине, которая была в момент исчерпания свободных радикалов в жидкой фазе. [c.223]

Как уже отмечалось, числа актов регистраций в одинаковых по величине несовпадающих интервалах времени i будут, вообще говоря, различными. Для того чтобы оценить разброс этих чисел вокруг среднего значения, используют численную характеристику распределения—дисперсию а . Последняя представляет собой в рассматриваемом случае среднее значение квадрата отклонения числа актов регистраций от среднего значения и равна тй. [c.120]

Случайная стационарная функция может быть представлена в виде суммы элементарных гармонических колебаний (гармоник) различных частот (о. Подобное представление называется каноническим разложением случайной функции. Можно составить распределение этих гармоник по частотам, показывающее, какие колебания преобладают в данном процессе. Такое распределение называют спектром случайной функции. Спектр стационарной случайной функции описывает распределение дисперсий по различным частотам. Плотность этого распределения 5х (и) называют спектральной плотностью стационарной случайной функции (рис. 74). Общая площадь, ограниченная кривой и осями 5х(ю) и м, равна дисперсии стационарной случайной функции Dx i). Площадь, приходящаяся на элемент Дсо (на рисунке она заштрихована), равна дисперсии Dx t) гармонических колебаний с частотой шь [c.168]

Как видно из приведенных данных, сравнительная оценка относительной однородности распределения может быть выполнена как на основе дисперсии, так и фактора неоднородности. Метод может быть использован для контроля процесса смешения, а также для оценки качества материалов готовых изделий по данным распределения. Дисперсия указывает также на характер распределения отдельных компонентов системы. Так, если распределение каучука СКИ-3 достаточно равномерно (табл. 21), то, исходя из значения дисперсии, равномерность снижается для двух других каучуков. [c.203]

Наличие ротатабельности устраняет второй недостаток классического регрессионного анализа — неравномерность распределения дисперсии в изученной области факторного пространства. Дисперсии предсказанных значений параметра оптимизации оказываются одинаковыми для всех точек, расположенных на сфере с радиусом р. [c.56]

Расчет дисперсии предсказанного значения параметра оптимизации в случае уравнений регрессии, полученных по пассивным планам, — задача крайне трудная вследствие сложности ковариационной матрицы и неравномерности распределения дисперсии в факторном пространстве. Эта задача существенно упрощается при использовании ротатабельных планов. Для планов первого порядка типа полного факторного эксперимента и дробных реплик, имеющих диагональную ковариационную матрицу, дисперсия предсказанного значения параметра оптимизации [c.86]

Кривые распределения дисперсии полиэтилентерефталата имеют высокий и острый максимум, и величина Гн находится в пределах [c.385]

Для исследования пористых материалов методами математического моделирования необходимо знать функцию распределения, дисперсию и пространственную корреляционную функцию отклонения. Исследование этих характеристик показывает неизменность их зависимостей от вида материала и способов его дробления. Лит. — 6 назв., ил. — 1. [c.232]

Для узкого распределения дисперсия невелика, а для широкого распределения оно может быть очень большим, так как значение (п — nj) с отклонением от среднего значения быстро возрастает. [c.137]

Америки от Мексиканского залива до Лабрадора, к югу от Гренландии, у берегов Исландии, в Северном море, у западного побережья Африки, причем максимальные значения [более 0,5 (°С) ] локализованы в виде очагов по северо-западной периферии океана. В целом пространственное распределение Ввт соответствует распределению дисперсии исходных рядов. Для большинства районов отношение дисперсий внутригодовых аномалий к исходной дисперсии составляет менее 5 %, и только в северо-западной и южной частях акватории океана, где сезонный ход ослаблен, эта величина превышает 10 %, а в приэкваториальных областях может даже достигать 50 %. [c.208]

Естественно поставить вопрос, за счет каких составляющих формируется аномально высокая дисперсия теплового баланса в ЭАО. Построение карт дисперсий рядов поглощенной радиации, эффективного излучения океана, потоков явного и скрытого тепла показало весьма близкую картину пространственного распределения дисперсии скрытого потока тепла и теплового баланса по рядам за 18 лет и для отдельных месяцев (рис. 5.22, 5.23). [c.244]

Рис. 5.26. Меридиональное распределение дисперсии составляющих изменчивости потоков скрытого тепла в Север юй Атлантике.

Видно, что для отрицательного биномиального распределения дисперсия всегда больше среднего. Для распределения Пуассона среднее и дисперсия равны. [c.349]

Если А<7 является линейной функцией д, дисперсию д можно определить более точно [точнее, чем это позволяют сделать формулы [17У] и [18У]. Пусть А<7=—с д—д), где с — константа. Хотя д в следующем поколении превратится в д+Ад- -Ьд, для стационарных распределений дисперсия останется той же самой таким образом, в предположении, что Ьд не зависит от д- -Ад, справедливо следующее приближенное уравнение [c.523]

Первичное поражение при заданном энергопоглощении — процесс стохастический. Типичный пример — хромосомные аберрации. Если в чувствительной микроструктуре каждой живой клетки (например, в ядре клетки) поглощена одна и та же энергия, то число аберраций оказывается различным. Число аберраций V здесь выступает как случайная величина, подчиненная своему закону распределения. Дисперсия этой величины цри отсутствии флуктуации энергопоглощения есть природная дисперсия эффекта. Наблюдаемая в эксперименте дисперсия эффекта есть результат наложения природной дисперсии и дисперсии, обусловленной флуктуациями энергопоглощения. По данным радиобиологического эксперимента можно оценить наблюдаемую дисперсию эффекта 6р(Р) при заданной дозе О. Микродозиметрия позволяет оценить дисперсию удельной энергии а (р) при данной дозе О. Связь между природной [c.237]

Возвращаясь к изображенному выше графику, можно пояснить смысл величины s следующим образом. В достаточно большой еерии измерений 68,26% результатов характеризуются отклонением от среднего значения, не превышающим 1 стандартного отклонения (площадь под кривой между точками составляет 68,26% общей площади). Далее, 95,46% измерений характеризуются отклонениями, не превышающими 25 99,73%—отклонениями, не превышающими 3s. Квадрат стандартного отклонения s- нaзывaef я дисперсией распределения дисперсия является основной мерой отклонения, а также еще одним способом выражения прецизионности измерений понятие дисперсии, однако, применяется реже, чем 5, поскольку дисперсия измеряется в единицах, соответствующих квадратам единиц измеряемых величин. [c.515]

Как известно, в двухфазной кипящей смеси температура пара близка к температуре насыщения, в то время как тонкий слой жидкости у поверхности теплообмена может быть значительно перегрет. Это обстоятельство использовалось в данной работе для выявления участков поверхности нагрева, занятых паром. В пристенный слой кипящей жидкости вводился зонд с микротермопарой. Переменная составляющая э. д. с., развиваемая термопарой, усиливалась усилителем биопотенциалов УБП-2 и подавалась на аналоговую машину МН-7, с помощью которой определялось распределение дисперсии температуры по глубине щели. Производилась также запись осциллограммы пульсаций на шлейфовом осциллографе К-115 с последующей обработкой на цифровом преобразователе диаграмм Силуэт и вычислением статистических характеристик на ЭВМ. Проведенные измерения показали, что пульсации э. д. с., были незначительными, если спай термопары находился в паровой фазе, и резко возрастали, как только спай оказывался в парожидкостной смеси. Таким образом, анализ колебаний э. д. с. микротермопары зонда позволял определить, какая среда (пар или жидкость) находится на данном участке поверхности нагрева. В качестве примера на рис. 4 приведены результаты измерения среднеквадратичного отклонения температуры в пристенном слое (1) и плотности теплового потока по глубине щели (2). Как видно из рисунка, характер изменения этих двух величин идентичен. Резкое снижение плотности теплового потока и среднеквадратичного отклонения температуры примерно на середине щели свидетельствуют о том, что щель смачивалась жидкостью только до середины. Это подтверждают также результаты визуального исследования. [c.10]

Спектр мопщости шума является одной из наиболее важных характеристик, так как оценивает распределение дисперсии шума по частотам. Если известна такая характеристика для конкретных приемников, можно вь1брать оптимальную частоту модуляции сигнала и полосу пропускания системы и тем самым значительно улучшить эффективность измерений. [c.46]

Величина момента первого порядка 1)1 определяет центр распределения, дисперсия 5 - отклонение относительных времен пребывания — — отдельных частиц от центра распределения, величина О. является показателей асимметрии кривоГ , параметр Э - эксцесс - характеризует расположение вершины кривой, мода Нц и плотность вероятность моды являются соответственно абсциссой и ординатой вершины кривой распределения времени пребывания жидких частиц в реакторе, [c.532]

Предполагается, что композиционная неоднородность описывается функцией нормального распределения. Дисперсия этого распределения рассчитывается — в одномарковском приближении — по ф-ле [c.439]

Распределение порошкообразных материалов, подчиняющихся закономерности Розина — Раммлера, должно в этих координатах изобр ажаться прямыми. Параметр а, характеризующий ширину распределения (дисперсию), приобретает, согласно уравнению (2-21), значение тангенса угла наклона прямой. [c.33]

В. ходе работы был подтвержден сделанный ранее вывод о том, что без наложения пульсаций характер распределения размеров пузырей достаточно- близок к нормальному закону распределения случайных величин. Полученные данные свидетельствуют о том, что распределение размеров зависит не только от физических свойств системы, но и от конструкции газораспределителя, а точнее, от равномерности первоначального распределения газа, которая сказывается на величине дисперсии, не изменяя среднего размера пузырей, причем с у.худшением равномерности распределения дисперсия возрастает. При наложении пульсаций с низкой частотой дисперсия размеров также увеличивается. [c.27]

Одной из основных особенностей процессов с сегрегацией является то, что каждый агрегат характеризуется индивидуальными параметрами. Эти параметры не поддаются измерению, но их статистические характеристики (плотности распределения, дисперсии, средние значения) могут быть получены экспериментальным путем или рассчитаны по уравнениям модели. Чтобы найти концентрацию продуктов, выходящих из аппарата, среднюю скорость превращения и т.п., нужно проводить осреднение концентраций и скоростей с учетом статистических характеристик. В ряде случаев наличие сегрегации приводит к увеличению степени превращения. Это позволяет объяснить, почему при увеличении интенсивности перемепшва-ния в процессах с сегрегацией степень превращения снижается. [c.12]

Вначале представим все частицы в первом приближении сферическими по форме. Затем, перебирая частицы из упаковки либо по одной, либо по две, произведем розыгрыш форм частиц в зоне их взаимодействия. Для такого моделирования нужно знать средний радиус частицы, а также функцию распределения, дисперсию и пространственную корреляционную функцию отклонения реальной формы от сферической. В общем случае моделирование можно производить на осЦове известных датчиков псевдослучайных чисел. Так, для получения случайных чисел с законом распределения Р (х) достаточно разыграть случайное число в диапазоне (0 1) и подвергнуть его функциональному преобразованию ср ( ), где Р (х) я (х) — взаимообратные функции. Иногда можно поступить проще. Так, нормально распределенное число с дисперсией, равной единице, и нулевым средним может быть получено по формуле [c.129]

Рис. 5.1. Меридиональное распределение дисперсии регуляриого сезонного хода (С), нерегулярной внутригодовой (В) и ме к-годовой ЛI) составляющих нзменчивости термодинамических характеристик океана и атмосферы, в процентах к исходной

Рис. 5.24. Меридиональное распределение дисперсии потоков тепла в Северной Атлантике (отрезками отмечены отклонения дисперсий потоков в ЭАО от среднезональиых значений).

Что касается дисперсии потоков явного и скрытого тепла, то вклад регулярного сезонного хода в формирование изменчивости невелик, особенно для скрытого тепла (51,1 %). Это связано с тем, что в формулы для вычисления потоков тепла термические и влажностные характеристики, которым присуща больщая степень регулярности изменчивости, вх одят в виде разностей. Как видно нз табл. 5.7, абсолютные значения и относительное распределение дисперсии рядов разности температур вода—воздух существенно отличаются от соответствующих характеристик рядов температуры воды и воздуха, что особенно сказывается на резком уменьшении роли регулярного сезонного хода. В предельном случае, "когда дисперсия разности температур вода—воздух равна нулю, существует полная согласованность температурных полей в океане и в атмосфере. Отсюда следует вывод о необходимости изучения уровня взаимосогласованности этих полей с точки зрения формирования изменчивости теплообмена между океаном и атмосферой. [c.250]