Графические методы обработки данных ели Обработка данных

Решение. Определение значений ban методом, рассмо- -т.р нным в. примере 1.7 (по двум точкам), может дать большую погрешность. Более точным является графический метод обработки опытных данных, который сводится к следующему. Логарифмируя дважды уравнение (1.3), получим после первого лога- [c.10]

Определить значения коэффициентов Ь и п в уравнении (1.3). Решение. Определение значений Ь и п методом, рассмотренным в примере 1.7 (по двум точкам), может дать большую погрешность. Более точным является графический метод обработки опытных данных, который сводится к следующему. Логарифмируя дважды уравнение (1.3), получим после первого логарифмирования 1п/ ==—Ь8", илк 1п- = 66 , после второго [c.10]

Общепринятая модель основана на том, что количество вещества прямо пропорционально отклику датчика. Если допустить, что все необходимые условия для сохранения этой пропорциональности соблюдены, то полученная оценка логически справедлива. При прямом методе обработки для получения оценки нужно просто умножить полученное значение на коэффициент пропорциональности. Два разных наблюдения должны, всего вероятнее, дать две разных оценки, и более полная модель даст возможность определить окончательную ошибку, вызванную специфической причиной. При графическом анализе для получения оценки на основании ряда наблюдений строится прямая линия. Методом минимаксного оценивания определяется наилучшая прямая линия путем уменьшения максимальных отклонений. Этот метод требует по меньшей мере трех точек и не рационален в тех случаях, когда исследователь использует главным образом наблюдения с максимальными отклонениями. При исиользовании метода наименьших квадратов сумма квадратов абсолютных отклонений сводится к минимуму наблюдения взвешиваются в соответствии с обратной величиной их стандартных отклонений. Метод наибольшей вероятности более сложен, но в случаях, когда ошибка подчиняется закону распределения Гаусса, он дает те же результаты, что и метод наименьших квадратов. Этот метод можно неограниченно применять и для случаев с другими видами распределений. Основной особенностью байесовского метода, как уже упоминалось, является распределение истинных величин относительно измеренного наблюдения, а не распределение измерений относительно истинной величины [9]. Процедура вычислений при этом методе еще более сложна и утомительна. Выбор метода заключает в себе компромисс между сложностью математических расчетов и достижением желаемой точности результатов. [c.569]

Авторы стремились показать связь между разделами физической химии, а также между отдельными закономерностями, привить студентам навык активного использования справочной литературы, для чего из условий задач по возможности устранены данные, которые можно найти в справочниках. Кроме того, авторы считали необходимым приблизить характер вопросов и способы решения задач к реальным условиям, сформулировать их так, чтобы студент решал самостоятельно, к какому отделу отнести данную задачу и какой справочный материал привлечь к решению. Ряд задач дан без ответов, чтобы при проверке правильности полученных результатов студент также мог проявить самостоятельность, сравнивая полученные данные со справочными или сопоставляя результаты вычисления одной и той же величины различными методами. Авторы стремились дать в задачнике материал, который бы способствовал выработке элементарных навыков обработки опытных данных графическими методами. [c.3]

Термодиная 9ческие свойства, полученные из данных по сжимаемости графическими методами. Если должны определяться точные значения термодинамических свойств в широком интервале р и Т, 10 применение обычного уравнения состояния в общем является неудовлетворительным, так как ни одно из уравнений состояния в широком интервале температур и давлений не бывает достаточно точно для того, чтобы дать возможность точно определить хотя бы первые (не говоря уже о вторых) диференциальные коэфициенты. Тогда за помощью следует обратиться к графическим методам обработки экспериментальных данных. Ниже приводимое краткое рассмотрение подобных методов основывается главным образом на ряде статей Деминга и Шуп [57, 58, 59], которые вычислили термодинамические свойства по данным сжимаемости водорода, азота и окиси углерода. [c.290]

Сравнивая оба метода высокочастотного титрования с помощью с-ячейки по ее активной и реактивной компоненте полной проводимости, следует подчеркнуть, что первый из них целесообразно применять, когда ожидается преимущественное изменение активной составляющей импеданса ячейки и образца. С другой стороны, титрование по реактивной компоненте может дать лучшие результаты в случае значительного прироста диэлектрической проницаемости, т. е. при диэлкометрическом титровании. От выбора участка характеристической кривой, в интервале которого происходит изменение параметров исследуемого раствора, зависит точность и чувствительность метода титрования. Последние зависят также от однозначности положения точки эквивалентности на характеристической кривой и от качества графических построений, проводимых при обработке данных эксперимента. [c.128]

Из математической статистики известно, что при однократном испытании в 95 случаях из 100 единичные отклонения замеряемой величины от ее среднего значения не превосходят удвоенного среднего квадратичного отклонения. Следовательно, 95% единичных замеров прочности будет лежать в интервале от (100—2V) до (100-1- 2V). Поэтому минимальная прочность будет равна 76 — 86% от среднего значения с вероятностью 95%. Соответственно максимальная прочность будет определяться величиной (100 - - 2V). Обработка отобранных проб кокса статистическим методом позволила дать качественную и количественную оценку показателей. Полученные результаты представлены графически. При этом кр ивая 1 показывает дифференциальное распределение, ее теоретическая форма выражается уравнением Пирсона (рис. 4). Более наглядное представление о характере распределения в камере дает кумулятивная (интегральная) кривая 2. Согласно этой кривой может быть определен процент кокса заданной прочности, а также средняя прочность всего коксового пирога . Кумулятивная кривая может быть названа кривой стойкости . Ее ордината показывает,- какой процент кокса может выдержать данное напряжение. Как видно (рис. 4), кривая 1 изменяется по одну сторону от наибольшей ординаты с заметно большей скоростью, чем по другую сторону от нее, поэтому называется ассимметрической кривой-распределения и относится к одному из типов выравнивающих распределений Пирсона. Тип кривой Пирсона определяется при помощи критерия [c.162]

Графическая обработка данных является основным приемом экспериментального исследования. Там, где имеется большой разброс, визуальная подгонка кривой иногда недостаточно точна потому, что на процесс может влиять субъективный фактор вводящей в заблуждение интуиции, особенно там, где имеется более двух переменных. Этот недостаток преодолевается регрессивным анализом, который формализует графическую процедуру выведением уравнения, представляющего эти данные. Основные принципы процедуры в общих чертах описаны в Приложении В. Однако такие методы трудоемки, особенно, если связь нелинейна, и их нелегко освоить даже там, где есть возможности машинного счета. Если у является функцией х, то точки данных хорошо выполненного эксперимента составляют связь y = f x), и, вероятно, мало что можно приобрести формальным регрессивным анализом. Из-за недостатков эксперимента зависимость f(x) может быть скрыта рассеянием данных. К тому же метод аппроксимации не может дать точных значений коэффициентов функции, и ее вид вновь оказывается под вопросом. В таком случае скорее следует говорить о корреляции между у и X, чем о зависимости. Коэффициент корреляции р определяется выражением [c.24]

Повышенные требования информативности по геологическим параметрам предъявляются к объектам воздействия, где планируется применить гидродинамические методы и технологии, рассчитанные на улучшение коэффициентов охвата пласта вытеснением (циклические методы, водогазовая репрессия, изменение потоков, применение микроэмульсий, ультразвуковые и вибрационные воздействия, ядерные подземные взрывы). Применение всех этих методов основано на срабатывании механизма выравнивания фронтов вытеснения в неоднородных по толщине и проницаемости продуктивных пластах, поэтому характер микрофильтрационных процессов, здесь имеет первостепенное значение. Сюда относятся пласты со слоистой, зональной, линзообразной, и любой другой морфологической неоднородностью. Поэтому при выборе и проектировании технологий воздействия или обработки здесь требуется исчерпывающая на дату составления технологической схемы литологическая информация , распространейие коллекторов, коэффициенты расчлененности, гистограммы проницаемости, данные геофизических измерений по интервалам, показатели гидропроводности и гидрофобности и т. д. Все эти элементы литологического строения пластов или участков используются в расчетных схемах, основанных на математических моделях процесса повышения КНО или интенсификации притока. Качество и количество литологической информации (в числовом или графическом выражении) зависит от метода выбора объекта, этапа воздействия и строгости математической модели и расчетной схемы. [c.31]