Статистический метод измерения показателя

Обработка данных количественного анализа методом математической статистики по малому числу измерений. Статистическая обработка результатов анализа дает возможность объективно оценить используемый метод по важным показателям, а также объективно сравнить его с другими методами. Обработка результатов хроматографического анализа методом математической статистики сводится к следующему. [c.132]

Так, например, у кристаллов наркотина показатели преломления, измеренные в ориентированных сечениях, по А. Кофлеру, Np= 1,525, Nm—1,687, Ng=l,697, а полученные статистическим методом Np = l,54, и Ng=l,69. У кристаллов морфина в первом случае Np= 1,573, Nm = = 1,6 25 и Ng= 1,630, а статистическим методом — Np=l,62 и Ng=l,63. Очевидно, что полученные этим методо]к показатели преломления далеко не всегда могут быть использованы в качестве признаков для идентификации кристаллического вещества. [c.25]

После вычисления этих основных характеристик распределения ГОСТ 8.207—76 ГСИ. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения предусматривает проверку гипотезы о нормальности распределения случайной величины. Нормальный закон распределения рассматривался нами ранее. Общий вид нормального закона изображен на рис. 1-1. Выше отмечалось, что имеются как общетеоретические соображения, так и экспериментальные данные о том, что случайные значения результатов испытаний по определению показателей качества одного и того же нефтепродукта распределены по закону, близкому к нормальному. Сами значения показателей качества также в большом числе случаев подчинены нормальному закону распределения. Поэтому излагаемые в дальнейшем статистические критерии и методы основываются на нормальном законе распределения. [c.41]

Необходимо также обратить внимание на совершенствование методов и средств лабораторных измерений параметров нефти и нефтепродуктов при коммерческом учете, ибо арбитражные споры разрешаются только на основе результатов лабораторных измерений показателей качества продукта, проведенных в аккредитованных измерительных лабораториях. Кроме того, в правовом и экономико-метрологическом изучении нуждается методология разрешения противоречий между поставщиками и покупателями, которые возникают при оценке стоимости партии и обусловлены дисбалансом результатов измерений или статистическими ошибками измерительного контроля. Безусловно, большое значение имеет также и подготовка специалистов по проектированию, пуско-наладочным работам, техническому обслуживанию и метрологическому обеспечению средств измерений количества и качества нефти и нефтепродуктов. Данное пособие и предназначено для решения перечисленных задач. [c.266]

На этапе статистического анализа была проведена классификация технологических параметров по степени их влияния на показатель текучести расплава. Это было достигнуто применением метода фильтра поиска, который позволяет оценивать спектральную мощность измерений показателя текучести расплава и ее коррелированную составляющую, вызванную дисперсией рассматриваемой входной переменной [17, 18]. [c.162]

Все результаты анализа, а также все производные от них показатели всегда содержат неустранимую случайную ошибку. И всегда важно ее учитывать при сравнениях любых результатов измерений. Возможность учета открывают статистические методы проверки гипотез. При заданной статистической надежности (и соответствующем ей риске) эти статистические методы проверки гипотез позволяют дать объективную и общепринятую интерпретацию результатов анализа. [c.114]

Использование такого статистического метода в микрохимическом анализе привело к тому, что полученные различными авторами данные о показателях преломления часто сильно отличаются от тех значений, которые дает их измерение в ориентированных разрезах. [c.24]

Для фракций, выкипающих выше 200°С, существует прием статистической характеристики - структурно-групповой анализ, который позволяет описать условную усредненную молекулу той или иной фрак-Ш1И. В этом анализе наиболее употребительны расчеты, выполненные по соотношениям трех констант показателя преломления, плотности и молекулярной массы (метод n-d-M), измеренных или при 20, или в зависимости от консистенции фракции. [c.11]

Статистическая обработка данных позволяет получить более детальную картину изменений объемов сточных вод. Различные показатели, характеризуюш,ие объем воды (объем, максимальный часовой и максимальный секундный потоки и т. д. за 24 ч), обычно подчиняются нормальному или логарифмическому распределению. Набор измерений, характеризующих сточные воды, никогда не бывает идеальным из-за возникающих отклонений. Если отклонения слишком велики, необходимы специальные методы обработки данных. [c.26]

С вопросом об оценке точности измерений тесно связана задача сравнения результатов экспериментов, проводимых в различных условиях. Если, нанример, катализатор модифицирован введением какого-либо дополнительного компонента или же несколько изменены условия процесса, необходимо выяснить, являются ли результирующие изменения показателей процесса значимыми, т. е. вызваны ли они изменением условий опыта или же объясняются просто статистическими флюктуациями. Аналогичная задача возникает при исследовании одной и той же системы различными экспериментальными методами. Значимое расхождение между результатами, полученными по двум методикам, показывает, что по крайней мере одна из них содержит систематическую ошибку. [c.420]

Центральным этапом анализа является аналитическая обработка и сравнение показателей. Целью аналитической обработки показателей является раскрытие причинной связи и измерение влияния факторов, действующих на тот или другой показатель. Аналитическая обработка экономических показателей ведется с помощью разных методов (статистических, бухгалтерских, математических и др.) и предполагает использование вычислительной техники. [c.402]

Статистический сополимер С-ММА получен полимеризацией в массе до высокой степени превращения ( 95%). Блок-сополимер С-ММА получен по методу Шварца [54]. Средний состав всех исследованных образцов был примерно одинаковым (хго 0,7). Измерения светорассеяния выполняли в семи растворителях с различными показателями преломления, при этом средний инкремент показателя преломления Уо менялся в пределах 0,01—0,2. [c.228]

Статистическое регулирование по методу средних арифметических значений и размахов х—Я) согласно ГОСТ 15894—70 рекомендуется применять для процессов с высокими требованиями к точности, для единиц продукции, связанных с обеспечением безопасности потребителя (авиационная техника, автомобили и др.), для экспресс-лабораторных анализов, для измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. Показатели качества должны иметь распределение Гаусса (нормальное) или Максвелла. [c.184]

При отсутствии автоматических средств измерения, вычисления и управления технологическими процессами рекомендуется применять статистическое регулирование по методу медиан и индивидуальных значений (ГОСТ 15893—70). Стандарт устанавливает правила статистического регулирования процессов с коэффициентом точности 0,75—0,85 по показателям качества, имеющим распределение Гаусса или Максвелла. [c.184]

Среди промышленных объектов идентификации большой сне цификой и своеобразием отличаются химико-технологические процессы. Так, для объектов химической технологии характерны большие степени нелинейности, распределенность параметров, нестационарность входных шумов и помех измерения, непрерывный дрейф основных показателей процессов и т. п. Все это накладывает существенные ограничения на применение стандартных методов идентификации и требует разработки специальных методов, которые в максимальной степени учитывали бы эту специфику. В связи с этим из второй группы методов представляется целесообразным выделить и рассмотреть отдельно статистический метод идентификации объектов с конечной памятью на основе понятия аналитических случайных процессов и задачи о минимизации квадратичного функционала. [c.287]

Работы по изучению изменения устойчивости, реологических свойств, давления на входе в нагревательный змеевик, а также показателей перегонки сырья в присутствии добавок, позволили на основании косвенных результатов сделать вывод, что сырье в активном состоянии характеризуется минимальным значением радиуса ядра ССЕ разного типа как сфюрмированного из высокомолекулярных соединений при низких температурах, так и пузырьков пара. Очевидно, имеется генетическая связь между этими типами структурных единиц. Методов непосредственного измерения радиуса пузырька при кипении нефтяного сырья до настоящего времени нет. Это и неудивительно. Процесс образования и роста пузырьков паровой ( )азы нестационарен ни в пространстве, ни во времени. Для прозрачных жидкостей можно использовать метод скоростной кинo ъe жи и статистической обработки ее результатов. Согласно гетерогенному механизму кипения [18], величина критического зародыша паровой фазы связана с па- [c.41]

Учитывая статистический характер самого процесса полимеризации и данных экспериментальных наблюдений (искажение их погрешностью измерений), наиболее целесообразно -использовать статистические методы. При этом, как и в теоретических моделях, сохраняется многоуровневая структура кинетический, гидродинамический и тепловой модули. Наиболее специфичной задачей является построение кинетического модуля. Ввиду неполной наблюдаемости координат процесса и в соответствии с характером экспериментальных данных модель кинетики строят как двухтрехкоординатную с использованием в качестве координат конверсии цли эквивалентных ей параметров (концентрации мономера, полимера) и интегральных показателей качества (различных физико-механических показателей, которых может быть несколько). [c.83]

Иногда рекомендуют подобным же образом находить ng и Пр, принимая за ng наибольший из измеренных, а за Пр — наименьший из Др. Необходимо иметь в виду, что этот так называемый статистический метод не является надежным и часто служит источником серьезных ошибок. Если исследуемый порошок состоит из мелких кристаллов, то они дают в иммерсионном препарате разрезы, определяемые их наиболее развитыми гранями. Среди этих разрезов может не оказаться таких, в которых присутствуют главные показатели преломления. При измельчении крупных кристаллов разнообразные случайные разрезы получаются только в том случае, если кристаллы не обладают ясно выраженной спайностью. Поэтому значения показателей ng и Пр, полученные в обычном иммерсионном препарате, заслуживают доверия лишь в том случае, если они измерены в соответствующих разрезах, установленных коноскопически или иным путем. [c.280]

Внедрять статистические методы контроля целесообразно в несколько этапов. Такими этапами, например, яв.дяются организация подготовки специалистов по статистическим методам контроля выбор объектов выбор показателей качества продукции и контрольных постов проведение статистического анализа выбранного объекта отладка объекта (если в этом есть необходимость) выбор метода статистического контроля, оценка его эффективности, выбор и оценка точ нос-ти средств измерения выбор средств механизации и автоматизации разработка производственных нормативно-технических документов по внедрению статистических методов контроля проведение производственного апробирования выбранного метода корректировка метода статистического контроля по результатам апробирования. [c.146]

Заметим, что способы оценки случайных пофешностей весьма разнообразны 19, 39-42], хотя в основе большинства из них используются методы математической статистики За норматив статистического кон-фоля обычно принимают предельное значение конфолируемого показателя для выборки контрольных измерений. Определяют численное значение данного показателя на основе всех результатов рассмафиваемой выборки и в зависимости от полученной величины принимают решение о качестве химического анализа. При этом оценку среднего арифметического, стандартного отклонения генеральной совокупности и выборочного [c.163]

Обращение экспериментально измеренных индикатрис рассеяния модельных систем (табл. 4.2) осуществляли по методу статистической регуляризации со значениями ядра i (p, ), рассчитанными для относительных показателей преломления 1,20 1,15 и 1,09. Полученные результаты сопоставляли с данными микроскопического анализа модельных систем. Для анализа частиц размером менее 1 мкм использовали электронный микроскоп. Исследуемый образец тщательно перемецшвали и каплю суспензии наносили на подготовленную заранее пленку — подложку. Капля растекалась по поверхности пленки и после испарения жидкости на подложке оставался монослой частиц, который исследовали под микроскопом УБМ-ЮОК. Оценку размеров частиц проводили по микрофотографиям, полученным для различных полей зрения с увеличением 3000—12 ООО. Число измеренных частиц для каждого объекта составляло не менее 500. [c.103]

Заключительные замечания. В данном рассмотрении приближенно учитывается изменение интенсивности линий с волновым числом в пределах колебательно-вращательпой полосы, но пренебрегается тонкой вра-1цательной структурой. В результате зависимость от давления предсказывается этой моделью неправильно. Статистическое рассмотрение с учетом тонкой вращательной структуры дает приемлемую зависимость излучательной способности от давления, но предполагает одинаковую интеисив-пость линий в пределах эффективной ширины полосы и стремящуюся к нулю интенсивность линий вне ширины полосы. С практической точки зрения важно установить, какой метод приближения более надежен для предсказаний излучательной способности до опыта и для экстраполяции экспериментальных данных. Можно ожидать, что в конце концов оценки излучательной способности для водяного пара, как и для других более простых молекул, будут основываться на теоретических расчетах, отправляющихся от количественных (низкотемпературных) измерений интегрального показателя поглощения для колебательно-вращательных полос. Так как статистическая модель содержит явную зависимость излучательной способности от полного давления, мы полагаем, что статистическое приближение является предпочтительным при условиях, когда спектральный показатель поглощения быстро изменяется с давлением. [c.306]

Использование в качестве меры развития кристаллизации деполяризации линейно поляризованного света, измеренной фотометрическим способом при помоши поляризационного микроскопа (разд, 4.1.7 , связано с рядом осложнений. Оптическая разность хода А пропорцио-на,льна толщине образца [уравнение (8) гл. 3], а деполяризация (интенсивность света) пропорциональна величине (А/2). Поэтому показатель Аврами п, определенный таким методом, должен быть на 1 больше в том случае, когда анализируется увеличение деполяризации по сравнению с тем, когда анализируется непосредственно увеличение степени кристалличности. Бинсберген [37] рассчитал средние значения деполяризации плоскополяризованного света, исходя из предположения о статистическом расположении кристаллитов, обладающих двулучепреломлением в одном направлении. Он действитель- но установил, что начальное увеличение объемной доли кристаллических областей соответствует -зависимости, в то время как начальное увеличение деполяризации подчиняется -зависимости. После столкновения кристаллов это приводит к уравнениям типа Аврами с показателем п = 4 вместо п = 3, которого можно было бы ожидать при непосредственном измерении степени кристалличности. [c.179]