Объекты статистические

Глава 10 рассматривает вопросы постановки диагнозов и составления прогнозов на основе статистической обработки результатов измерений и контроля. Данные контроля рассматриваются как объект статистического анализа с вытекающими из этого возможностями применения аппарата распознавания об -разов для постановки диагноза. Даны принципы анализа надежности заключений, потерь от ошибочных диагнозов, оценки информативности диагностических параметров. Рассмотрены изменения "диагностического портрета" объекта во времени и прогнозирование его остаточного ресурса на основе этих изменений. [c.7]

Объектом статистической механики суспензий являются взвеси твердых частиц произвольной формы в вязкой жидкости или в жидкости с -более сложными свойствами. Предполагается, что частицы велики по сравнению с молекулярными размерами, но достаточно малы, так что принимают участие в тепловом движении, т. е. совершают броуновское движение, которое для частиц суспензии может быть поступательным и вращательным. [c.3]

Средний ресурс —это математическое ожидание ресурса. При наличии данных о ресурсе объектов статистическая оценка х среднего ресурса определяется выражением [c.11]

Статистический учет отражает массовые явления (количественную и качественную сторону), позволяющие делать обобщенные выводы и устанавливать их взаимосвязь. Объектами статистического учета и отчетности являются инвентарное наличие локомотивов, дизель- и электропоездов, объемные и качественные показатели работы депо и использования локомотивного парка, расход топлива и электроэнергии на тягу поездов, численность работников. [c.326]

Объектом статистического контроля могут быть количественные и качественные параметры, характеризующие технологический про цесс, промежуточные продукты или готовую продукцию. Примерами таких параметров в рассматриваемом случае могут служить прочность волокна, неровнота по толщине, вязкость полимера, наличие дефектов и т. п. [c.24]

Состав высокооктановых бензинов был исследован по экспериментальным данным (41 опыт). Основные объекты статистической оценки объем- [c.74]

Обращение к алгоритму Построение моделей объектов статистическими методами корреляционного и дисперсионного анализов . Получение статистических характеристик переменных [c.178]

Если в п. 3 в результате обращения к алгоритму Построение моделей объекта статистическими методами корреляционного и дисперсионного анализов выявилась нелинейная связь между переменными и для более полной адекватности модели и объекта была построена нелинейная модель, то переходят к п. 20. [c.180]

Необходимо отметить, что собственно статистические методы являются формальным инструментом обработки исходной информации и должны применяться совместно с гидрогеохимическими методами. Последние дают возможность построения гипотез о существовании различных процессов, приводящих к формированию неоднородных в гидрогеохимическом отношении объектов. Статистические методы позволяют подтвердить или отвергнуть эти гипотезы. Результаты статистической обработки информации необ- [c.5]

Задача идентификации нелинейных объектов, функционирующих в условиях случайных возмущений, представляет весьма сложную математическую проблему, которая в настоящее время находится в стадии разработки и еще далека до своего завершения. Тем не менее уже сейчас можно назвать ряд методов, которые хотя и нельзя считать исчерпывающими, однако дающие достаточно хорошее приближенное решение задачи идентификации нелинейных объектов статистическими методами. К таким методам можно отнести 1) методы, основанные на использовании дисперсионной и взаимодисперсионной функций случайных процессов 2) метод линеаризации нелинейной регрессии на участках гомоскедастич-ности математического ожидания условной дисперсии функции у ( ) относительно и ( ) 3) винеровский подход к идентификации нелинейных систем 4) метод идентификации нелинейных систем, основанный на применении аппарата условных марковских процессов. [c.438]

Знергня такой смеси при кaiioм-лй6o внешнем воздействии изменяется непрерывно. Это означает, что различные ког )-поненты связаны б единую энергетическую систему н выступе -ют как единь й материальный объект (статистическая энерге— [c.2]

Физико-химическая механика основных процессов химической технологии изучает общие закономерности переноса количества движения, теплоты и массы в тех физико-химических системах, в которых осуществляются химико-технолог-ические процессы. Известные примеры изложения этих общих закономерностей базировались на традиционных представлениях механики сплошной среды. Ограниченность такого подхода к изучению явлений переноса очевидна, поскольку значительная часть физико-химических систем, в которых осуществляются типовые процессы химической технологии, представляют собой объекты статистической природы. Примерами этих систем являются дисперсные среды, содержащие хаотически движущиеся частицы, которые обмениваются веществом, энергией и количеством движения как между собой, так и со сплошной фазой. Для описания указанных объектов естественно использовать фундаментальные методы статистической физики. Поэтому одно из главных направлений развития научньга. представлений о механизме явлений переноса в основных т1роцессах химической технологии связано с активным использованием фундаментальных понятий и методов статистической физики. Некоторые из них рассматриваются в соответствующих разделах общего курса физики, физической химии и т. п. Однако до настоящего времени в отечественной и зарубежной литературе не было примеров систематического изложения статистических основ физико-химической механики процессов химической технологии, хотя необходимость в появлении подобной книги давно назрела. Данное учебное пособие восполняет указанный пробел. [c.3]

Наиболее простой объект статистической физики — газ. Рассмотрение поведения газа при разных температурах дает возможность ош,утить , что собой представляют термодинамические величины. [c.244]

Для простоты пояснения статистических показателей надежности невосстанав-ливаемых объектов будем рассматривать только такую схему испытаний или эксплуатации этих объектов, при которой несколько образцов работают до отказа. В этом случае статистические показатели допускают простое частотное толкование. Кроме того, с ростом числа испытываемых объектов статистические показатели будут сходиться в пределе (по вероятности) к аналогичным вероятностным показателям. [c.18]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология