Вес наблюдения статистический

Если в общей погрешности измерения случайная составляющая имеет существенное значение, то для повышения точности измерения становится оправданным переход к статистическому измерению, т. е. к измерению с многократными наблюдениями. Статистическое измерение применяют также при измерениях величин, истинные значения которых определены как статистические (например, как среднее арифметическое, среднее квадратическое и [c.51]

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]

НАБЛЮДЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЕ - собирание данных об исследуемых явлениях и процессах с целью дальнейшей обработки и анализа этих данных. Н. с. является исходным моментом всякой статистич. работы и заключается в выявлении и регистрации существенных признаков или свойств, характеризующих каждую единицу изучаемой совокупности. Напр., при И. с. пром-сти выявляются и фиксируются данные о численности и составе работников каждого предприятия, о его основных фондах, о продукции и мн. др.сторонах жизни и деятельности предприятий. При подготовке Н. с. составляется план, определяющий задачи, объект и единицу наблюдения, источники сведений, программу наблюдения, решаются организационные вопросы. [c.7]

Таким образом, классическая гидродинамическая теория электропроводности позволяет сделать )яд выводов, которые согласуются с опытными данными, предлагая их вероятное истолкование. В то же время вследствие упрощающих допущений, положенных в ее основу, эта теория не способна дать картину молекулярного механизма миграции ионов и выяснить природу его элементарного акта. Она не объясняет результаты многих наблюдений, иногда даже противоречит им, не позволяет провести количественные расчеты основных величин, определяющих перенос электричества через растворы электролитов. В этом отношении заметным шагом вперед была статистическая теория, сохранившая предположение о растворе как о континууме с неизменными свойствами, но принявшая в расчет существование межионного взаимодействия. [c.120]

В этом отношении большую помощь мне оказал мой ученик, горный инженер И. Л. Гуревич, подобравший для первой части курса весь необходимый иллюстрационный материал, снабженный им надлежащим описанием. Кроме того, он внес некоторые дополнения в ту часть курса, где трактуется о физических и химических свойствах нефти, в особенности о ее переработке, и освежил в некоторых случаях статистический материал. Вследствие того, что за последние годы в области нефтяной геологии появилось очень много нового, весьма интересного материала в виде переводной литературы, содержащей сведения об иностранных нефтяных месторождениях, в особенности о месторождениях Соединенных Штатов, а также полученного в результате непосредственного изучения нефтяных месторождений Советского Союза и систематического наблюдения над разработкой старых нефтяных районов СССР, вторая часть курса, трактующая об условиях залегания нефти в земной коре, подверглась коренной пере- [c.5]

При проведении эксперимента, когда меняется несколько факторов, прежде всего возникает вопрос об оценке их влияния на функцию отклика. Изучение влияния различных факторов на статистические характеристики объекта является задачей дисперсионного анализа, который позволяет специальной обработкой результатов наблюдений разложить их общую вариацию на систематическую и случайную, оценить достоверность систематической вариации по отношению к случайной, вызванной неучтенными факторами. За количественную меру вариации принимают дисперсию, полученную статистической обработкой экспериментальных данных. Сравнение дисперсий выполняют обычно по критерию Фишера. [c.16]

В качестве другого примера рассмотрим, к каким результатам может привести неучет в процедурах статистического оценивания наличие в экспериментальном материале аномальных наблюдений. На рис. 2.3, а показано корреляционное поле, характеризующее [c.68]

Одним из методов обоснования расходов воды для тушения пожаров является использование статистических данных о фактических расходах. Обработка результатов наблюдений за пожарами в промышленных зданиях и на открытых технологических установках в период с 1944 по 1971 г., позволила выявить закономерности [c.39]

Обработка результатов длительных наблюдений (за 1944— 1972 гг.) большого числа пожаров (более тысячи случаев) позволяет выявить закономерности статистического распределения частоты возникновения пожаров [19]. В частности, статистическая обработка обширных материалов о пожарах на предприятиях химической и родственных ей промышленностях показала, что сред- [c.68]

Вместе с этим число действующих спринклеров при тушении пожара в различных объектах (при равных значениях Р /гн п ) далеко не одинаково и существенно зависит от характеристики пожарной опасности защищаемого объекта. Число действующих спринклеров при тушении пожара в каждой группе было установлено по результатам статистических наблюдений, обработка которых позволила выявить закономерность статистического распределения величины п для различных групп объектов. [c.135]

Пример. Определить статистическую вероятность совпадения при сборке крайних значений вала и отверстия, лежащих в зоне (—42)-г-(—44) мк, если статистическими наблюдениями установлено, что распределение отклонении вала и отверстий одинаково (см. табл. 3) [c.15]

Подобная ситуация типична для детерминированных процессов, природа которых недостаточно изучена, случайных процессов с неизвестными статистическими характеристиками или когда вообще не ясно, является ли процесс детерминированным или стохастическим, и т. д. Единственно возможным подходом в этих условиях является наблюдение текущих реализаций и их обработка. При этом регулярные итеративные методы становятся непригодными и возникает необходимость в использовании принципов адаптации, основанных на вероятностных итеративны х процедурах. Идея построения вероятностных итеративных процедур состоит в переносе схем регулярных алгоритмов типа (2.4) — (2.6) на случай, когда градиент функционала V/ (а) неизвестен. Для этого в процедурах (2.4)—(2.6) специальным образом подбирается матрица Г и вместо неизвестного градиента V/ (а) используются наблюдаемые реализации (х, а). Таким образом, вероятностный алгоритм оптимизации алгоритм адаптации) можно записать в одной из трех форм рекуррентная форма [c.85]

В месте истинного положения импульса полученная плотность вероятности, как правило, имеем максимум, средняя высота которого определяется параметром a=j4 To/JVo. Чем больше а, тем надежнее и точнее определение х. Точность повышается при многократном наблюдении импульса. Пусть периодически (с периодом Т) в объект поступают сигналы и (t)=s t kT- -Т— к) + -j-ш (г), где xj, — положение импульса в к-м периоде (fe—1) Г < i < кТ-Обозначим плотность вероятности априорных статистических данных о 1. т через Ррг (т , Xj, - j. Тогда по аналогии с формулой (1) [c.447]

Очень важно установить характер распределения вероятности поступления сигналов — это наиболее полная характеристика потока сигналов как последовательности случайных событий. Оказалось, что на всех заводах потоки сигналов всех трех приоритетных групп характеризуются показательным распределением. Для примера на рис. 3-1 приведена статистическая плотность распределения (гистограмма) интервалов времени между моментами поступления сигналов, построенная на основе статистических наблюдений по оси абсцисс отложена длительность интервала I между двумя последовательными сигналами, [c.136]

Установленные закономерности соблюдаются на всех предприятиях и для всех приоритетных групп сигналов. Поэтому полученные в результате статистических наблюдений закономерности можно распространить практически на любое предприятие отрасли. [c.138]

Четвертая глава посвящена оптимальному управлению установкой. Здесь кратко обсуждаются некоторые используемые при этом математические методы. Дается математическая формулировка задачи управления процессом крекинга, обсуждаются возможные методы ее решения. Приводятся результаты исследования субоптимальных алгоритмов методом статистического моделирования. Рассматривается проблема повышения эффективности управления путем уменьшения запаздывания в канале наблюдений. [c.9]

Работы по статистическому моделированию системы управления каталитическим крекингом [93] ставили целью оценить близость к оптимальным различных субоптимальных алгоритмов управления, исследовать влияние на их эффективность уровня шума и запаздывания в канале наблюдений, сопоставить активно-и пассивно-адаптивные субоптимальные алгоритмы управления процессом. [c.131]

Визуальные наблюдения и количественные измерения локальных параметров показывают, что кипящий слой взвешенных твердых частиц непрерывно пульсирует он неоднороден в пространстве и нестационарен во времени [1, гл. IV]. Можно выделить несколько типов масштабов этой неоднородности. Минимальный масштаб, связанный с дискретностью самой системы, состоящей из отдельных зерен, — тривиален внутри зерен объемная плотность твердой фазы а = 1 — е равна единице, а в промежутках между зернами а = 0. Элементарные статистические соображения [2 ] показывают, что влияние этой дискретности сглаживается при выборе достаточно большого представительного объема, содержащего не менее 500—1000 частиц. Определенная таким масштабом локальная порозность е не остается постоянной из-за непрерывного движения частиц, входящих и выходящих за пределы представительного объема и меняющих взаимную конфигурацию. Наконец, возможны и крупномасштабные колебания слоя в целом, определяемые размерами и геометрией всего аппарата. Непрерывные случайные внешние возмущения от вры- вающихся через газораспределительную решетку газовых струй ( белый шум ) особенно воздействуют на характерные резонансные частоты колебаний всего слоя. [c.47]

Следует отметить, что обе стороны совершенно правы, если только их убеждение не слишком безусловно математическое доказательство говорит нам, что при некоторых ограничительных условиях мы вправе ожидать нормального распределения, а статистический опыт показывает, что в действительности распределения являются часто приближенно нормальными. Учитывая это замечание, мы имеем все основания ожидать, что наше предположение - микродвижения частиц в живых организмах можно считать диффузионным процессом (1.1) - будет выполняться (хотя бы приближенно). Давайте подождем результатов анализа данных наблюдений, и тогда решим, нуждается ли это предположение в корректировке, или нет. [c.27]

Понятие степени метаморфизма включает в себя, кроме главных петрографических признаков, дополнительные, позволяющие определять ее более точно. Отражательная способность большинства мацералов углей изменяется, как это заметно, именно в зависимости от степени их метаморфизма (рис. 2). Условились степень метаморфизма угля определять по отражательной способности витринита. Для выравнивания некоторой разнородности отдельных частичек витринита для каждого угля выполняют несколько сотен отдельных наблюдений (статистический метод), взятых наугад. При этом пользуются электронным фотомультипликатором. [c.18]

В процессе выполнения настоящей работы проведены 3700 химических анализов проб атмосферного воздуха, 930 метеорологических наблюдений, статистическая разработка 5880 амбулаторных карт детских оисультаций, организован углубленный 190 [c.490]

Говоря о методах, приемах познания и его этапах, следует иметь в виду, что исходным пунктом познания является изучение конкретной действительности, практики работы промышленных предприятий, накопление материалов, фактов, характеризующих их производственно-хозяйственную деятельность, как на основе обработки статистических данных, так н путем проведения специальных обследований, наблюдений. При этом нельзя вырывать из всей массы отдельные факты, а нужно брать их во взаимосвязи, в совокупности. Только иа этом фундаменте можно выявить типичные явления, обнаружить имевшую место или возгткающую закономерность. На это большое внимание обращал В. И. Ленин Чтобы это был действительно фундамент, необходимо брать не отдельные факты, а всю совокупность относящихся к рассматриваемому вопросу фактов, без единого исключения . Вместе с тем, практика не только отправной пункт исследования (познания), но и этап апробации, проверки выдвигаемых положений, методов, так как именно она — практика — критерий истины, Анро- ация предложений должна проводиться и путем постановки специальных экспериментов, в том числе экономических. Практика, наконец,— это внедрение разработанных методов, реализация предложений. [c.8]

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]

Т1 зы значимости, а недиагональные — ковариации соответствую-и,нх коэффициентов регрессии, определяющие статистическую за-втсимость между коэффициентами. Выразим матрицу Л1[(В—р) X У [В — через результаты наблюдений, имея в виду, что [c.154]

Анализ мацералов. Анализ мацералов служит для выявления различий петрографических компонентов. В нем используют тот же микроскоп, который нужен для построения рефлектограммы, но без фотоумножителя. Подвижная пластина заменена интегратором, который для каждой точки смещает точку наводки на постоянную длину. Наблюдатель определяет петрографический компонент, на который наведен объектив, и фиксирует наблюдение. Простая статистическая обработка данных по нескольким сотням точек позволяет установить долевое участие каждого петрографического компонента в рассматриваемом образце угля. [c.242]

Изучено 216 потенциальных и 13 реальных отказов, приведших к аварии за суммарный период наблюдений в 310 тыс. лет. Получены следующие значения частот событий 6,9 10 потенциальных отказов в год и 4,2реальных отказов (аварий) в год. Результаты статистического анализа с 99%-ной вероятностью дают для верхних значений частот следующие значения для потенциальных отказов - 8,0 10и для реальных отказов - 8,.( 10 отказов в год. Из 216 потенциальных отказов 94% были вызваны трещинами. В табл. 6.1, заимствованной из работы [Ви8Н,1975], приведена полученная автором статистика причин образования трещин. Можно заметить, что многие авторы рассматривают [c.91]

Распределение (2) означает сопряженность различных компонентов ММС в единую статистическую энергетическую систему. Различные по химическому составу системы в различных процессах при условии совпадения средних значений энергии Гиббса и ЭРК проявляют близкие химические и физические свойства. Из свойств гауссова распределения следует самовоспроизводисмость. устойчивость МСС. Каждая фракция имеет свои средние энергетические характеристики и может рассматриваться как некоторая псевдо(квази)-частица. Та КИМ образом, понятие групповых компонентов (фракций) имеет глубокую термодинамическую основу. Предложенная модель сложного вещества подтверждается многочисленными физико-химическими экспериментами и данными наблюдений природных явлений. [c.11]

Наблюдения двухфазных течений, а следовательно, и их классификация довольно субъективны. Методы наблюдения и описания режимов течения обсуждаются, например, в [1 . Используемые методы включают высокоскоростную фотографию, исследования с помощью рентгеновского излучения и статистический анализ изменения величин, таких, как локальное давление в системе, напряжение трения на стеаке, поглощение рентгеновского излучения. Любую информацию о режимах течения следовало бы рассматривать строго в рамках метода, которым она была получена. Обычно, лучше всего стараться использовать комбинацию методов, но даже и в этом случае имеется сильный элемент субъективности. [c.183]

График, приведенный на рис. 1У-6 иллюстрирует полученный методом статистического моделирования эффект от учета в субоптимальном алгоритме свойства осторожности, что достигается введением в выражение (1У-27) весового коэффициента р при изучающей добавке. Как следует из приведенных на рис. 1У-6 кривых, соблюдается экстремальная зависимость между критерием управления и величиной весового коэффициента р. Каждой кривой соответствует свое значение дисперсии шума в канале наблюдений. При малых значениях дисперсии величина коэффициента р, максимизирующего критерий, существенно меньше единицы, что свидетельствует о неосторожности процедуры (1У-27). Как следует из I рис. 1У-6, с увеличением дисперсии а экстремальное значение р также возрастает. Это подтверждает необ- ходимость увеличения мощности 25,0 изучающей добавки с ростом уров-ня шума в канале наблюдений. [c.137]

Регрессионная модель является методом статистической обработки наблюдений, в результате которой оказывается возможным составить уравнение регрессии и полз чить юэличественную оценку влияния факторных признаков на результативный признак. [c.33]

Если в стеклообразной совокупности цепей нет регулярного упорядочения или коллоидной структуры, то говорят об аморфном состоянии. Не так давно природа неупорядоченного или аморфного состояния твердых полимеров вызывала оживленную дискуссию и тш ательно исследовалась. Примерно до 1960 г. преобладало представление о том, что в таких изотропных, некристаллических полимерах, как большинство каучуков, стеклообразных полимеров (ПС ПВХ, ПММА, ПК) или частично кристаллических полимеров (ПХТФЭ, ПТФЭ, ПЭТФ), цепные молекулы имеют случайное распределение и что модель статистического клубка, или спагетти , правильно отражает структуры этих полимеров. В последующие годы в связи с развитием рентгенографии аморфных полимеров все большее признание приобретала концепция ближнего порядка цепных молекул. Эта концепция со всей очевидностью следует из сравнения сегментального объема и плотности аморфной фазы, из электронно-микроскопических наблюдений структурных элементов, калориметрических исследований, закономерности кинетики кристаллизации и изучения ориентации полимерного клубка. После 1970 г. в дополнение к световому и малоугловому [c.26]

При статистической обработке фуппы результатов наблюдений следует вьшолнить следующие операции [c.274]

Автор. На этот раз вы не угадали. До сих пор я занимался лишь конкретными задачами и писал о них научные статьи, которые вам теперь могут показаться скучными. И эту работу я начал. лет 20 назад тоже с попытки решить такую вполне "рядовую" научную задачу а нельзя ли в математической модели заболевания связать статистическими зависимостями ее параметры так, чтобы их значения можно бьшо бы найти по небольшому числу реальньЕк наблюдений А то параметров много, а наблюдений всегда мало. [c.16]

Математик. Для получения достаточно надежных статистических оценок параметров нужно, чтобы число наблюдений было бы в несколько раз больше числа оцениваемых параметров. Так как даже самые простые из названых мной моделей редко содержат менее 10 параметров, то это условие на практике очень трудно вьшолнить. . [c.44]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология