квадрат критерий

Критерии подобия безразмерны, поскольку размерности физических величин, входящих в их числитель и знаменатель, сокращаются. Умножая такие критерии на другую безразмерную величину (например, перемножая два критерия) можно получить новые критерии подобия (так называемые составные критерии). Например, умножив критерий Фруда на квадрат критерия Рейнольдса, получаем критерий Галилея [c.19]

Поскольку критерии подобия представляют собой меру отношения сил (а в дальнейшем - и иных физических факторов), то результат умножения или деления критериев подобия друг на друга приводит к новой безразмерной комбинации величин, которая тоже представляет собой критерий подобия. Так, например, деление квадрата критерия Рейнольдса Ке на критерий Гг дает новый критерий [c.85]

Очевидно, что использование уравнения (III.271) будет правомерным лишь тогда, когда установлено, что распределение является нормальным. Определение близости экспериментального распределения к теоретическому нормальному распределению обычно проводится при помощи критериев согласия, из которых наибольшее распространение получил критерий согласия Пирсона, или как его часто называют -квадрат критерий. Методика оценки нормальности распределения по критериям согласия подробно изложена в работе [22]. Когда объем выборки мал N <20), формула (III.273) для расчета S , основанная на нормальном распределении вероятностей, дает значительные неточности. В этом случае оценку результатов малой выборки производят путем исправления выборочного среднего квадратического отклонения s и использования закона распределения вероятностей Стьюдента. [c.236]

Нормальное распределение является лишь предельным, идеальным распределением. Однако при исследовании многих процессов, протекающих в вероятностных условиях, возникает вопрос о близости распределения результатов к нормальному. Оценка степени приближения основывается на свойствах нормального распределения. Как правило, для такой оценки нужны выборки сравнительно большого объема (более 200—300). В качестве критерия оценки используют (хи-квадрат)-критерий, а также такие характеристики распределения, как эксцесс и коэффициент асимметрии. Все эти методы также подробно описаны в монографиях [57, 58, 63, 64]. [c.86]

Таким образом, в общем случае для определения констант кинетических уравнений и сравнения различных схем процесса следует пользоваться методом максимума правдоподобия, который сводится к методу наименьших квадратов лишь при наличии нормального распределения. Способы проверки нормальности разработаны Гэ]. В тех ситуациях, когда закон распределения трудно установить, можно пользоваться минимизацией хи-квадрат критерия [х ]. [c.438]

Полученные материалы подвергали статистической обработке. Статистическую значимость различий между данными, полученными в подопытных и контрольных группах, проверяли при помощи критериев I (критерий Стьюдента), (хи-квадрат), критерия Уайта, критерия X (Ван-дер-Вардена), серийного критерия и критерия [c.58]

Критерии, содержащие скорость течения среды, не являются в данном случае определяющими и их лучше комбинировать таким образом, чтобы исключить неизвестную по постановке задачи величину и. Это можно сделать путем умножения комплекса (4.56) на квадрат критерия Рейнольдса [c.74]

Наиболее распространенными являются -критерий Стьюдента и хи квадрат критерий у )- Подробное изложение этих критериев можно напти в литературе 1—4] (см. разд. VIII.И) [c.518]

В этом случае параметр Е пропорционален квадрату критерия Маха в верхней части потока, так как скорость звука для газа с постоянпы.м дается выражением м = / = [c.299]

Определение случайного характера распределения частиц ключевого компонента можно производить, используя статистический критерий Хи-квадрат (критерий Пирсона), основанный на сравнении величин и Если отношение близко к ед1ш1ше, то изменение концентрации в пробах соответствует закону биномиального распределения, смесь является случайной. [c.87]

Это — уравнение семейства кривых, описывающих нарастание безразмерных высот т] волн на море произвольной глубины применительно к различным значениям параметра УуН, равного квадрату критерия мелководности [c.338]