Выборка элементы

Структура матрицы представляется следующим образом. Каждый элемент композиции занимает одну строку матрицы. Каждая строка этой матрицы представляет геометрические координаты и числовые характеристики необходимых физических параметров данного элемента структуры. Расчет и распределение этой матрицы производится специальной программой моделирующего алгоритма, а порядок выборки элементов матрицы при расчете физико-структурных характеристик композиций определяется другими алгоритмами, разработанными для данной математической модели. Расчет матрицы обобщенных координат и расчет числовых физико-структурных характеристик производится на одной и той же ЭВМ. [c.68]

Если мы хотим использовать эти законы, например в инженерных расчетах, нам нужно оценить параметр, т. е. найти его численное значение. Традиционный способ нахождения параметра заключается в обследовании некоторого множества значений соответствующей случайной величины. Это множество обычно называют выборкой элементы множества — выборочными значениями случайной величины количество элементов — объемом выборки. [c.685]

Практически это означает, что при достаточно большой выборке функцию распределения генеральной совокупности приближенно можно заменять выборочной функцией распределения. Пусть Х1<Х2<Хз<. .. <Хп — упорядоченная по величине выборка из генеральной совокупности случайной величины X, или вариационный ряд. Все элементы выборки имеют одинаковую вероятность, равнуЮ 1/ . Поэтому, согласно определению функции Рп(х), имеем [c.23]

На рис. 13 приведен график функции Fn(x). Все элементы выборки оказываются точками разрыва этой функции. В точке разрыва x = Xk функция Fn x) скачком переходит от значения (к— )/п (в интервале последнее значение в следующем интервале. [c.23]

Число элементов выборки, попавших в /-й интервал, обозначим че-ре.( щ. Величина, равная [c.24]

Уменьшение знаменателя в (11.23) на единицу непосредственно связано с тем, что величина х, относительно которой берутся отклонения, сама зависит от элементов выборки. Каждая величина, зависящая от элементов выборки и входящая в формулу выборочной дисперсии, называется связью. Можно доказать, что знаменатель выборочной дисперсии всегда равен разности между объемом выборки п и числом связей I, наложенных на эту выборку. Эта разноси . [c.29]

Квантили ур1 р при различных р и f приведены в табл. 4 приложения. Так как выборочная дисперсия sj. через элементы выборки определяется ио f)op-муле [c.44]

Для применения критерия (хи-квадрат) весь диапазон изменения случайной величины в выборке объема п разбивается на к интервалов. Число интервалов к берут обычно в зависимости от объема выборки в пределах от 8 до 20. Число интервалов можно определить по полуэмпирической формуле (П.22). Число элементов выборки, попавших в г-й интервал, обозначим через щ. Построенная гистограмма (см. гл. П, 1) выборочного распределения или общие соображения о механизме возникновения случайной величины служат основанием для выбора типа закона распределения. Параметры этого закона могут быть определены или из теоретических соображений, или нахождением их оценок по выборке. На основании принятого закона распределения вычисляются вероятности рг попадания случайной величины X в г-й интервал. Величина, характеризующая отклонение выборочного распределения от предполагаемого, определяется формулой [c.58]

Можно доказать, что при исходных нормальных совокупностях величина 1-) имеет расиределение Стьюдента с / = /п—2 степенями свободы. При проверке гипотезы нормальности по большому числу малых выборок из каждой выборки случайным образом отбирается по одному значению. Здесь возможно некоторое упрощение — можно отобрать только первые измерения, только вторые и т. д. Такой отбор также можно рассматривать как случайный. Если число элементов в выборках велико, например т>10, то мой- ет быть сделано несколько самостоятельных проверок гипотезы, например, по первым и последним элементам каждой выборки. Затем, если т==4, для каждого отобранного значения по формуле (П. 131) вычисляется т, если тфА, по формуле (П. 134) т). После перехода к величинам т и т) для проверки гипотезы равномерного распределение т илп распределения Стьюдента т] (и, следовательно, нормальности исходного распределения) может быть применен любой из ра смотренных ранее критериев согласия. [c.68]

Пример 18. В результате наблюдений получена выборка из 20 элементов значений случайной величины X с неизвестным распределением [c.77]

При записи этого оператора было принято, что массивы содержат максимум по 10 элементов. Конкретную размерность массивов варианта задачи можно ввести с исходной информацией (для этого в программе предусмотрена переменная N). Задавая индекс, можно выбрать любой элемент (индексированную переменную) из массива. Индекс должен изменяться при этом от 1 до 10. Таким образом, записав, например, Х(1) и изменяя I от 1 до 10, мы обеспечим выборку Х(1), Х(2),. . . , Х(10). [c.235]

В реальном случае мы располагаем данными при различных значениях Г , поэтому набор случайных величин типа (2) следует трактовать как выборку по одному элементу из N генеральных совокупностей с одинаковым математическим ожиданием, равным нулю, но с различными, даже при равноточных измерениях, дисперсиями 0 .. С другой стороны, очевидно, что набор значений [c.100]

Масс-спектрометрический анализ сложных смесей, как правило, позволяет определить их групповой состав и распределение некоторых типов соединений по молекулярным весам. Структурная информация, содержащаяся в масс-спектре, при этом используется не полностью. Число индивидуальных соединеиий, содержащихся в сложных смесях, таких, как нефтяные фракции, концентраты и т. п., очень велико, поэтому установить индивидуальные особенности строения каждого соединения в смеси невозможно. Однако, рассматривая каждый тип соединений в смеси как определенную статистическую выборку из общей генеральной совокупности соединений данного класса, можно оценить средние значения и распределения некоторых структурных элементов молекул так же, как определяется молекулярно-весовое распределение по интенсивностям пиков молекулярных ионов. [c.205]

Так, если необходимо в течение суток измерять радиоактивность образца (имп./мин), под генеральной совокупностью можно понимать набор из 1440 результатов, полученных за каждую минуту. Однако достаточную и надежную информацию о характере радиоактивного распада можно получить, производя по одному измерению длительностью в 1 мин в течение каждого часа (выборка с объемом п — 2А), или /2 ч (выборка с объемом п = 48). Объем выборки — это число элементов генеральной совокупности, отобранных в выборочную совокупность. [c.814]

Если между отдельными элементами выборки существуют связи / = =п ]. В общем случае = п — к, где й —число связей (уравнений) между элементами выборочной совокупности, [c.833]

Стандартное отклонение малой выборки 5 может не совпадать со стандартным отклонением генеральной совокупности а, т. е. в общем случае 8ф а. Тем не менее опыт показывает, что достаточно хорошее приближение 5 к а получается уже в том случае, если количество измерений равно или больше двадцати. Это дает возможность вычислить а из данных предыдущих анализов аналогичного материала примерно с одним и тем же содержанием данного элемента. Рассмотрим последовательность вычислений. [c.68]

Из формул (4.27) и (4.28) следует, что если число исходных месяцев равно п, то общий объем выборки вместе со сгенерированным будет равен С +1- Действительно, в каждом расчете участвуют два различных месяца из и. Следовательно, число сгенерированных данных будет равно числу сочетаний из п элементов по 2 . Суммируя с исходным объемом (равным и), получаем , [c.123]

Когда вы и я говорим о дизайне, мы невольно думаем о нем <ак о событии интеллектуальной концептуализации, в котором сначала проводится анализ и выборка множества элементов, а затем их организация в избранном направлении [c.367]

Для анализа опытных данных экспериментатор задается значением а, например 0,01 или 0,05, и, следовательно, коэффициентом ii - Математически это означает, что при большом объеме выборки ошибочными будут не более чем 1 или 5% его доверительных утверждений. Экспериментатор должен также обеспечить, чтобы доверительные интервалы были достаточно узкими для получения четко определенных оценок и чтобы влияние ключевых параметров ошибочно не принималось за флуктуации. Точных правил для достижения этих целей в любых случаях еще не существует. В литературе [14] рассмотрены вопросы о выборе числа наблюдений, расстоянии U между экспериментальными точками и другие элементы проведения экспери- 83 ментальных работ. [c.13]

Пример. Пусть по выборке, состоящей пз п=10 элементов, определены оценки математического ожидания и дисперсии 7=2 х - = 5,88 5 = 2,41. Требуется построить 98%-ный доверительный интервал для М(х.). [c.474]

Пример. Проверить гипотезу о равенстве нулю М(х) с 5%-ным уровнем значимости, если при обработке выборки из 10 элементов получено [c.475]

Отличие программ состоит в изменении последовательности выборки элементов массива А. При М = 64 для ЭВМ Крей-1 быстродействие возрастает с 50 до 58 мегафлопов (миллионов операций с плавающей точкой в секунду). Эти примеры показывают, что искусство программиста пока остается доминирующим фактором в разработке оптимальных моделей и вряд ли в ближайшем будущем может быть формализовано. [c.263]

Элементы здаиий, сооружений н строительных конструкции на монтажных чертежах должны выиолттться в соответствии с ГОСТ 21.107—78, выборки из которого приведены в табл. 1.4 и 1.5. [c.20]

Кроме того, между величинами /го/ и Е одной и той же реакции возможна корреляционная или функциональная зависимость (например, компенсационный эффект), что также приводит к существенным колебаниям в подбираемых значениях. Поэтому приводимые ниже величины к, ко и Е характеризуют лищь элементы довольно широкой выборки и их следует рассматривать, как оценки. [c.135]

Проверка однородности результатов измерений. Грубые измерения являются результатом поломки прибора или недосмотра экспериментатора, и результат, содержащий грубую ошибку, резко отличается по величине. На этом основаны статистические критерии оценки и исключения грубых измерений. Наличие грубой ошибки в выборке значений случайной величины X нарушает характер расиределеиия, изменяет его параметры, т. е. нарушается однородность наблюдений. Поэтому выявление грубых ошибок можно трактовать как проверку однородности наблюдений, т. е. проверку гипотезы о том, что все элементы выборки Х, Х2,. .., Хп получены из одной и той же генеральной совокупности. Будем по-прежнему по,1агать, что случайная величина подчиняется нормальному распределению. Для решения этой задачи предложено несколько методов. [c.56]

Если сомнение вызывают два или три элемента выборки, посту-паК Т следующим образом. Для всех сомнительных элементов вычисляют v(v ), и исследование начинается с элемента, имеющего наименьшее значение и (и )- Остальные сомнительные элементы из выборки исключаются. Для этой уменьшенной выборки определяют X, 5 и новое значение и(и ) для исследуемого элемента. Если исследуемый элемент является грубым измерением, еще с большим основанием можно считать грубыми измерениями ранее исключенные элементы. Если исследуемый элемент не является грубым измерением, его присоединяют к выборке и начинают исследовать следую-ЩИ11 по величине и (и ) элемент выборки, при этом снова вычисляют новые значения л , 5 и т. п. [c.57]

При использовании критерия желательно, чтобы объем выборки был достаточно велик я 50- 150, а количество элементов Лг 5ч-8. Если какое-либо из Лг<5, то два или несколько соседних интервалов должны быть объединены в один. При этом соответст-веипо уменьшается число степеней свободы. [c.59]

Оценкой для вероятности события А (х<х) служит частота со-быгия А (теорема Бернулли), которую мои<но определить по выборке. Если в полученной выборке /г элементов меньше среднего выборочного, то частота события А равна (х> = к/п. Число появлений события является случайной величиной, имеющей биноминальное ра1-,нределение [c.76]

Числа элементов выборки /г, меньших среднего, равно 12. Отсюда частота оз = = 12/20=--3/5 и при доверительной вероятности = 0,95 в соответствии с (11,158) получается оненка для ве к)ятности значений х<х [c.77]

В структуре банка данных выделяются две основные части. Это базы данных и система управления базами данных (СУБД). Последняя определяется следующим образом СУБД — это набор модулей, который не привязан к конкретному набору прикладных программ или файлов способствует обращению к данным по имени, а не по их физическим адресам способствует выполнению таких операций над данными, как определение, хранение, ведение и выборка способствует выражению логических взаимосвязей между элементами данных [37]. СУБД обеспечивает все обмены информацией между подсистемами и базами данных, а также между терминалами и базами данных. Она должна обеспечивать мультизадачную работу на общих базах данных без нарушения достоверности данных, иметь средства защиты данных от несанкционированного доступа, поддерживать сложные структуры данных. [c.113]

Комитет системы (VI.35) существует, если множество М U —с с V не содержит противоположно направленных векторов. После получения дискриминан-ционной функции вектор В неизвестной природы при классификации будет отнесен машиной к образу М, если F (f (В))>0, в противном случае он распознается как элемент образа N Таким образом, элементы обучающей выборки распознаются без ошибок. [c.281]

В матричных многоэлеменпплх преобразователях перекрестные помехи и помехи от частично возбужденных элементов можно уменьшить применением трехкоординатной схемы выборки элементарных преобразователей (рисунок 3.3.16) [54]. При двухкоордшитной выборке необходимо вьшолнение условия [c.146]

Выявление грубых ошибок, оценка систематических ошибок, пред-етсшление окончательных результатов. Иногда результаты повторных измерений могут содержать грубую ошибку, т. е. быть аномальными. Существует статистический критерий выявления таких результатов с целью их исключения из дальнейших расчетов. Не останавливаясь на выводе этого критерия, отметим лишь, что он базируется на использовании функции распределения величины ы — элементы выборки результатов измерений (/ — 1,. ... п) х и 5 рассчитываются по формулам (1.60) и (1.61) соответственно. [c.59]

Для характеристики всей партии аналитик отберет некоторое относительно небольшое число изделий и проведет в них определение примесей, Очевидно, среднее содержание, найденное при анализе нескольких образцов, можно считать мерой содержания примеснЫх элементов во всей партии. Этот общепринятый метод исследования массовых явлений носит название выборочного ме-тдда. Отобранная для анализа часть изделий называется выборкой или выборочной совокупностью, срвокупность всех изделий — генеральной совокупностью. В равной степени оба эти понятия могут быть отнесены также и к содержанию примесных элементов, и к результатам химического анализа на эти элементы. Выборка, очевидно, должна возможно более походить на генеральную совокупность, чтобы по ией можно было более или менее строго судить о последней. Это означает, что если в генеральной совокупности можно выделить отдельные группы или классы, отличающиеся друг от друга по тому или иному признаку, в выборке онн должны быть представлены приблизительно в гой же пропорции. Если это условие соблюдается,, выборку можно считать представительной. [c.68]

Будем преллологать, что чем ближе в пределах одной хромосомы расположены ПП, тем с большей эффективностью будет Ротекать БГК. Поэтому удобно выборку исследуемых ПП составить из элементов, входящих в различные кластеры. [c.81]

Сравнивая количество участков совершенной гомологии в реальной и случайной выборках, можно решить, не является ли наблюдаемая блочная гомология только следствием высокой сте-18НИ родства разных копий мобильных элементов. [c.83]

В докладе показано, что отмеченная сложность моделирования цифровой системы может быть легко устранена, если для решения разностных уравнений дискретной части моделируемой системы использовать только арифметические блоки моделирующей системы. Для этого следует использовать модель фиксатора нулевого порядка, который осуществляет выборку значения за один дискретный шаг, заданный в моделирующей системе. В докладе приведены составленные на базе моделирующей системы ОШ81М модели управляющего генератора тактовых импульсов и фиксатора. Модель генератора создает возможность установления произвольного шага дискретизации цифровой части системы, отличного от шага дискретизации аналоговой части. Длительность выходных импульсов генератора, с регулируемым периодом следования, равна заданному шагу интегрирования моделирующей системы. За такое же время происходит фиксация значения аналоговой величиньг. Это достигается за счет использования переключающего блока, который имеет в цепи обратной связи элемент задержки на один шаг расчетного времени. На первый вход блока подается значение стробируемой функции, а второй вход соединен с выходом элемента задержки. При подачи на синхронный вход блока тактового импульса, за время его действия на выходе блока в течение расчетного шага времени формируется значение входной функции. После прекращения действия. импульса на входе блока, а, следовательно, и на его выходе, действует сохраненное значение входной функции. В аппаратном плане фиксатор работает как устройство хранения выборки. [c.145]

Каждая геохимическая система в земной коре характеризуется определенным уровнем среднего содержания элемента и может быть описана соответствующим кларком. В ральной геологической обстановке — статистически рассчитанной величиной среднего содержания элемента, отличающегося низким ypoвнe f вариации и дисперсии. Например, геофон рудовмещающей породы — это некоторый усредненный нормативный (нормальный) уровень содержания элементов, характеризующий их первичное распределение без участия рудного процесса, т. е. геофон геохимических систем рассчитывается за пределами влияния рудного процесса, исходя из статистически представительной выборки. [c.430]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология