Среднее значение отклонение стандартное

Правильность, воспроизводимость и точность анализа, среднее значение и стандартное отклонение [c.125]

Расчет средних значений и стандартных отклонений [c.324]

ТАБЛИЦА III.2. Средние значения и стандартные отклонения индексов [c.172]

Сомнительные (выпадающие из ряда) значения / отбрасывают, пользуясь критическим параметром х р (для уровня значимости Р = 0,01) [87, с. 1001. Оставшиеся достоверные величины / усредняют , и для характеристики воспроизводимости результатов рассчитывают [87, 881 стандартное отклонение "5 и коэффициент вариации 1 . Расчет средних значений /, и стандартных отклонений рекомендуется выполнять на микрокалькуляторе по программе, приведенной в Приложении 1. [c.311]

Приведенные ниже программы предназначены для проведения простейших статистических расчетов (вычисления средних значений и стандартных отклонений, а также параметров линейной регрессии), определения индексов удерживания и предварительной обработки данных количественного газохроматографического анализа на программируемых микрокалькуляторах Электроника БЗ-34, МК-54, МК-56, МК-52 или МК-61. Программы, содержащие менее 49 команд, могут быть легко модифицированы для модели Электроника БЗ-21. Программы записаны по форме, принятой в справочнике [92] (без указания кодов команд). Адрес каждой команды определяется номером соответствующей строки (десятки) и столбца (единицы). Ввод всех программ в память калькулятора осуществляется по строкам после нажатия клавиш р ПРГ, обратный переход в режим вычислений — Р АВТ. В описании каждой программы указан порядок ввода исходных данных, в отдельных случаях — результаты вычислений, высвечиваемые на индикаторе после каждого цикла расчетов (в скобках), и окончательные результаты, отмеченные стрелкой (- -). Фрагменты вычислений и операций ввода, которые могут быть повторены неоднократно (например, при вводе массивов и обработке серий параллельных измерений), выделены фигурными скобками. Таким образом, запись инструкции к пользованию программами в виде [c.324]

Строительные конструкции, предназначенные для противопожарного секционирования на АЭС, исследуются относительно их надежности в условиях огневого воздействия. Огневые воздействия устанавливаются путем моделирования теплового баланса и сравниваются с огневым воздействием в условиях стандартного огневого испытания. Функциональная зависимость температуры от времени при возможных реальных пожарах определяется с помощью моделей развитого горения в помещении с охватом реальных условий работы вентиляции и режима выгорания типичных огневых нагрузок. Вероятность отказа выбранных важных строительных конструкций прежде всего устанавливается путем статистической обработки результатов стандартных огневых испытаний. Рассчитываются средние значения и стандартные отклонения огнестойкости, а также вероятность отказов после достижения номинальной огнестойкости. Для переноса на реальные пожары привлекается временной интеграл по стандартной кривой горения до момента отказа в виде переносимой тепловой энергии . Несущая способность железобетонной конструкции при огневом воздействии определяется путем простого математического моделирования. Вероятность отказа устанавливается по теории надежности, при этом ненадежные параметры характеризуются с помощью вероятностного распределения. Расчет вероятности отказа строительной конструкции осуществляется с помощью индекса надежности, который зависит от длительности реального пожара в выбранном помещении или стандартного огневого испытания. [c.171]

По этим 40 парам строится двумерное распределение, изображенное на рис. 2.7. Средние значения и стандартные отклонения подсчитываются отдельно для каждой из величин. Получаем [c.41]

Указано среднее значение и стандартное отклонение. [c.526]

О Среднее значение и стандартное отклонение вычисляли, исключая данные для полого цилиндрического стабилизатора диаметром 150 мм. Температуры пламен были вычислены для среднего коэффициента избытка топлива при начальной температуре смеси 400- К. [c.248]

Фотометрирование проводят по способу ограничивающих растворов [1]. По градуировочному графику, построенному в координатах отклонение гальванометра в мм—концентрация, находят два стандартных раствора, содержание примесей в которых наиболее близко к содерлсанию примесей в образце. После этого фотометрируют излучение пламени для раствора с меньшей концентрацией, раствора анализируемой пробы и стандартного раствора с большей концентрацией. Фотометрирование проводят 2—3 раза в порядке возрастания и убывания концентрации. Для расчета используют средние значения отклонений гальванометра. Содержание натрия, калия и кальция в пробе рассчитывают по формуле [c.35]

Однако возможен альтернативный подход к получению подобных оценок, использованный, например, в работе [25] и наиболее эффективный в тех случаях, когда выражения для частных производных оказываются весьма сложными. Вариации значений функции нескольких аргументов в зависимости от вариаций каждого из них (при фиксированных значениях остальных аргументов) можно оценить, задав серию случайных величин Гп, распределенных по нормальному закону с известными средним значением и дисперсией а, соответствующими среднему значению и стандартному отклонению выбранного аргумента [c.16]

О (строка 1000). После окончания цикла в строке 2000 сумма квадратов отклонений делится на (М - 1), из частного извлекается квадратный корень и полученное значение присваивается той же переменной 8. Выполнение программы завершается выводом на экран среднего значения и стандартного отклонения. [c.63]

Примечание. Рассчитанное среднее значение и стандартное отклонение следует всегда указывать вместе с числом проведенных измерений. Лишь тогда можно оценить достоверность обеих статистических величин. [c.63]

Задание 24. Дополните программу СРЕДНЕЕ (или напишите новую), чтобы можно было вычислять взвешенное среднее значение и стандартное отклонение. Взвешенное означает, что каждое значение имеет свой весовой коэффициент к., который пропорционален достоверности этого значения. [c.63]

Задание 25. Напишите программу для вычисления среднего значения и стандартного отклонения и проверьте измеренные значения на случайный выброс. Нет необходимости использовать для этого какой-нибудь изощренный статистический тест, достаточно, например, найти измеренное значение с наибольшим по абсолютной величине отклонением от среднего и использовать это отклонение в качестве стандартного. Для выполнения задания вам придется использовать оператор 1Р, который подробно рассмотрен на с. 69. [c.63]

Рис. 6.15 показывает, что может произойти, когда корреляция игнорируется. Если вы не учитываете корреляцию между переменными и оцениваете средние значения и стандартные отклонения кластеров, то можете сделать вывод, что кластеры имеют конфигурацию, показанную на рис. 6.15, б, в то время как на самом деле они имеют контуры, показанные на рис. 6.15, а. Таким образом, излишнее упрощение привело к тому, что два существенно непересекающихся кластера выглядят так, как будто они вполне определенно перекрываются. [c.255]

Основная трудность, проявляющаяся в обоих случаях, состоит в том, что испытуемый образец или семейство образцов будет ограничено количественно, и поэтому среднее значение и стандартное отклонение результатов будет вероятно отличаться от значений, соответствующих полному распределению всей возможной совокупности. Разработаны приемы аппроксимации вычисленных параметров распределения для малого числа образцов, например, путем преобразования выражения (А.З) в (А.За) (см. Приложение А) и с помощью критерия Стьюдента (см. раздел Б.2). После этого отклонения наблюдаемых значений от ожидаемых или от данных, полученных на множестве образцов, следует испытать на достоверность, когда определяют, имеет ли смысл отклонение или нет (т. е. могло ли оно [c.20]

Можно показать, что если число п образцов взято из нормального ансамбля, то стандартное отклонение а, среднее (ш), соответствует нормальному распределению с расходимостью (обычно обозначаемой 5 ). Можно также показать, что средние и стандартные отклонения небольших групп образцов статистически независимы, а это означает, что число образцов с одним средним значением и стандартным отклонением соответствуют числу образцов с одинаковыми размерами. [c.168]

Для случая, когда форма ячеек близка к сферической, Ф. Ленц [115] предложил методику расчета, которая позволяет по среднему значению и стандартному отклонению величины радиусов сечения (s) определять аналогичные характеристики радиусов самих ячеек (г). Пусть F (г) = р (г) dr — количество ячеек в объеме пенопласта, радиус которых находится в интервале от г до (г + dr), а F (s) = g (s) ds — среднее количество круглых сечений на площади среза пенопласта, радиус которых лежит в интервале от S до (s ds). Тогда имеют место следующие общие соотношения [c.214]

Величины у и 5 являются оценками среднего значения и стандартного отклонения, полученными в предварительном испытании с небольшим числом тест-объектов. После выполнения всех п определений с п. найденным по формуле (3,2), вычисляются уточненные оценки у и 5. [c.968]

Среднее значение —5581 Стандартное отклонение среднего значения 26,4. [c.40]

ПОЛОС. Подобное же поглощение имеют пиколин и хинолин. Характер поглощения замещенных пиридинов в области обертонов 2000—1650 см зависит от количества и положения заместителя (рис. 49). Хорошо согласуются между собой данные о поглощении 2-алкилпиридииов при 1960 и 1755, 4-замещенных (1942 или 1950—1920 m 1) и 3-замещенных при 1930—1905 см 1. Это поглощение обусловлено обертонами, которые наблюдаются также в бензолах. В области 1650-1350 см наблюдаются 4 полосы валентных колебаний кольца, частоты которых несущественно зависят от количества и положения заместителей пиридина. Эти четыре полосы (иногда 5) соответствуют колебаниям 8а, 86, 19а, 196 (рис. 50, табл. 93). Обычно с изменением природы заместителей частоты колебаний кольца изменяются сложно, поэтому в табл. 93 приведены интервал частот, либо среднее значение и стандартное отклонение. Иногда такое изменение поддается корреляции. Например, частота полосы вблизи 1600 см 1 у 2-замещенных пиридинов уменьшается нри переходе от сильных электронодонорных заместителей к сильным акцепторам, что отра- [c.148]

Компьютинг-интегратор DP 700. Одноканальный интегратор для газовой и жидкостной хроматографии с принтером (плоттером, дисплеем на жидких кристаллах на 128—512 килобайт). Пригоден для проведения всех необходимых расчетов в хроматографии (площадь пика в %, нормализация площадей, учет внешнего и внутреннего стандарта). Метрология измерений — средние значения, % относительного стандартного отклонения и др. [c.455]

Альтернативой калибровке путем аппроксимации является оценка параметров, основанная на детерминистском гюдходе, стохастическом моделировании, в результате которого выбранные параметры определяются и выражаются как средние значения со стандартным отклонением [16]. Такой подход можно использовать при мониторинге работающей станции для непрерывного представления ключевых параметров, например скоростей нитрификации и денитрификации. Это очень ценная информация, поскольку она непосредственно отра- [c.463]

Фогель и Куаттрон [297 ] использовали метод газовой хроматографии для определения углерода и водорода в органических соединениях. Пробы массой 8—11 мг окисляли кислородом в латунной бомбе. Диоксид углерода и воду разделяли при 104 °С на колонке с додецилфталатом, нанесенным на диатомитовую землю. Результаты анализа пяти проб дали среднее значение относительного стандартного отклонения 0,005. [c.320]

В работе Страссбергера и сотр. [120] опубликованы также результаты количественного анализа двух сополимерных систем метилметакрилат — метилакрилат и метилметакрилат — этилендиметакрилат. На рис. 163 приведена кривая зависимости отношений высот пиков от состава послед-ней.сополимерной системы. Для каждого из указанных составов исследовали четыре образца. Приведены средние значения и стандартные отклонения для каждого состава. Кривая проведена по средним значениям вертикальные черточки соответствуют стандартным отклонениям в обе стороны. Эти отклонения выражают точность отдельного анализа сополимерного образца неизвестного состава. Состав сополимера можно было определить с точностью 2 ч- 3% в верхней части кривой и 1%, когда содержание полиметилметакрилата не превышало 20%. Эти исследователи нашли, что расхождение обусловлено в основном методом или механизмом деполимеризации, несмотря на то что деполимеризация проводилась в одинаковых условиях. Они сообщают о своем намерении модифицировать систему ввода [c.333]

Площадь пика, мм винилхлорида Среднее Стандартное Относительное значение отклонение, стандартное площади мм отклонение, % пика, мм Площадь пика, мм винилхлорида Среднее Стандартное значение отклонение, площади мм пика, мм Относительное ставдаргное отклонение, % [c.261]

Вычисление среднего значения и стандартного отклонения целесообразно провести с помощью таблицы (табл. УП.З). Среднеарифыетическое значение [c.62]

Различные системы дают возможность находить средние значения поправочных коэффициентов для индивидуальных компонентов при повторении градуировочных анализов и позволяют при повторном анализе рассчитывать при помощи программ последовательной обработки данных средние значения и стандартные отклонения для времен удерживания, высот и площадей пиков или процентных долей, а также идентифицировать выбросы (например, по методу Налимова). [c.466]

Очередным примером использования циклов является расчет статистических величин — средних значений и стандартных отклонений. Исходные данные лучше вводить операторами DATA и READ. Преимущество этого способа ввода данных состоит в том, что весь числовой материал записан в программе, и, поскольку программа хранится в памяти ЭВМ, его можно в любое время вывести на экран для проверки или внесения изменений. [c.61]

Задание 23. С помошью программы СРЕДНЕЕ вычислите среднее значение и стандартное отклонение следующих результатов измерений [c.63]

Некоторые результаты калибровки системы термоэлемент — гальванометр, полученные с помощью 4 стандартных ламп двумя разными наблюдателями, приведены в табл. 7-13. Средние значения отклонений гальванометра, определенных независимо двумя наблюдателями, сравниваются в столбце 5. Видно, что меяоду результатами различных наблюдателей существует хорошее совпадение. Константа гальванометра (СС, столбец 6) определяется как отношение энергии (в эрг), попадающей за 1 сек на термобатарею, к отклонению гальванометра. Относительное постоянство 68 в опытах с различными интенсивностями показывает, что в исследуемом интервале система линейно зависит от интенсивности это является свидетельством правильности регулировки системы. [c.620]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология