Анализ корреляционный

Была также проведена статистическая обработка экспериментальных исследований эпоксифенольных стеклопластиков на основе связующего ИФ-ЭД-6 и стеклоткани сатинового переплетения ТС 8/3-250. При установлении эмпирической корреляции была взята в качестве физического параметра скорость ультразвука (см. п. 3.5). Выбор данного параметра был обусловлен довольно простой методикой его определения в изделиях различного типа, высокой точностью его определения (до 1,0%), существованием серийной измерительной техники (УКБ-1М, УК-ЮП и др.) и высокой корреляционной способностью данного параметра с прочностью стеклопластика при растяжении. Для анализа корреляционной способности скорости ультразвука и прочностью при растяжении для данных стеклопластиков статистическая обработка проводилась как для каждого структурного направления (0°, 45°, 90°), так и для всех направлений одновременно. Так, корреляционное уравнение для экспериментальных результатов, полученных вдоль основы и утка (0° и 90°), имеет следующий вид [c.162]

Гидродинамические характеристики квазистационарного потока использовались при численном анализе корреляционных зависимостей в качестве независимых переменных (факторов). Откликами (зависимыми переменными) являлись обобщенные характеристики спектральной модели масштабы L, Я, т) и параметры М Ш ), и и, полученные при исследовании спектра энергии гидроупругих колебаний потока во входных патрубках насосов [3]. [c.78]

Регрессионный анализ, корреляционный анализ [c.131]

АНАЛИЗ корреляционной статистики числовых КРИТЕРИЕВ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ [c.99]

Пример такого рода приведен на фиг. 14.3.2. Теперь появляются одна, две, три статистические связи. Однако при этом необходимо подчеркнуть, что между вершиной и связной частью диаграммы может быть только одна связь (не может быть связей с каждой ее линией). Приведем теперь правила построения матричных элементов. Эти правила можно вывести методом индукции из анализа корреляционных форм более высокого порядка мы не будем здесь останавливаться на их формальном доказательстве. [c.141]

Анализ корреляционных функций [c.133]

Анализ корреляционных функций дрейфующих коэффициентов регрессии b показывает, что время спада Tq коэффициента составляет 40-—45 ч, >1 — 20—35 ч, Ь — Ь—10 ч, 63 — 10—20 ч. Корреляционные функции коэффициентов регрессии Ь(, и можно аппроксимировать показательными и экспоненциальными функциями, а других коэффициентов — экспоненциальными функциями, содержащими периодический параметр sin т или eos jit. [c.134]

Анализ корреляционной связи между продолжительностью испытаний до потери блеска на 70°/о и временем начала меления показал, что величина г составляет 0,85. Покрытия, у которых изменение блеска происходит быстрее, являются соответственно и менее стойкими к мелению. [c.173]

Сводка результатов анализа корреляционных соотношений [18] [c.296]

В его основе лежит анализ корреляционного эксперимента типа предложенного Эйнштейном, Подольским, Розеном, но в более простом варианте, рассмотренном Д. Бомом [30]. А именно, пусть молекула, находящаяся в синглетном состоянии, разлетается на два атома, каждый из которых имеет спин 1/2 (в единицах К). После распада, в силу закона сохранения момента импульса, общий момент обеих частиц по-прежнему будет равен нулю. Убедимся сначала, что [c.121]

Аналогичные выводы можно получить при анализе корреляционных характеристик проекций X( ) обоих маркеров (рис. 7). Поскольку значение коэффициента корреляции (функция С(т), нормированное на максимальное значение) при анализе траектории маркера А через определенные промежутки времени практически достигает максимального значения, первый маркер движется регулярно. Напротив, второй маркер участвует в достаточно сложном движении, поскольку значение коэффициента корреляции быстро уменьшается и осциллирует вблизи нулевого значения. [c.458]

Анализ корреляционных зависимостей lg т от и lg а показывает, что в наибольшей мере т зависит от е. Изучены также зависимости lg т от других показателей физических свойств, которые существенно не изменяют такого вывода. Учитывая недостоверную корреляционную зависимость lg т от lga (гипотеза ==0 не отвергается на уровне значимости 0,1), мы можем прийти к выводу о том, что единственным наиболее информативным косвенным признаком т является е. Получим уравнение т = 6 е-О б . Отметим, что в исследованном диапазоне е = 0,6—1,3 оно несущественно отличается от известной кривой Агишева, поэтому можн рекомендовать это уравнение только для ориентировочных оценок т, оговорив при этом погрешность прогноза (сг /е = 1,3), обусловленную слабым корреляционным влиянием е на lg т, значительно большей достоверностью полевых опытов и т. п. [c.130]

Анализы корреляционно-регрессионный 10 регрессионный 121 Влагоперенос 87 [c.252]

Для исключения неопределенности при решении задачи нахождения вектора состояния КА в этом случае применим подход [17], основанный на анализе корреляционной структуры решаемой системы нормальных уравнений и формирования иа этой основе идентифицируемых ограничений вида [c.185]

Анализ корреляционных уравнений показывает, что, как и в случае с наработкой на отказ То, длина комплекса и струговых установок является фактором, оказывающим наиболее су- [c.97]

Анализ корреляционных функций и спектральных плотностей поверхностей, представленных на рис. 8, проводился по методике, изложенной в работе [16]. Этот анализ показал, что поверхности, обработанные ЭШК, значительно более однородны, чем поверхности после обработки жестким кругом. [c.29]

Аналогично определяют о , надо лишь подынтегральное выражение формулы (2.63) умножить на oj Но для узкополосных процессов эффективная частота ojg практически совпадает с несущей частотой процесса (5 . Поэтому, учитывая данные анализа аналитических выражений и графиков спектральных плотностей выхода системы при различных спектральных плотностях входа [33, 36 , в том числе и для корреляционной функции нагрузки типа (2.10), для случая малых значений аи 0, когда m < ojj, в качестве несущей частоты выхода системы [c.72]

Численный анализ, проведенный в [143], дает диапазон изменения величины 0,7 < 0,9 для критического режима истечения газа из соплового ввода завихрителя. Приведенные выше теоретические оценки взаимосвязи характерных величин процесса энергоразделения с микроструктурой потока однозначно подтверждают существование между ними строгой корреляционной [c.190]

Полная обработка данных измерений включала время-им-пульсный анализ определяли значения среднего интервала между импульсами и дисперсии интервалов на однородных областях, автокорреляционные функции импульсных потоков, спектры их огибающих, взаимно корреляционные функции для акустической эмиссии, регистрируемой на различных каналах. [c.192]

При анализе преобразования излучения фона в ОЭП обычно принимают допущение однородности и изотропности фона [8,9], что позволяет использовать в качестве его статистических характеристик корреляционную функцию и соответствующую пространственную спектральную плотность мощности фона. Излучение фона некогерентно, т. е. его энергетические характеристики описываются пространственным распределением энергетической яркости L (х, у). Тогда корреляционная функция яркости фона определяется как математическое ожидание произведения флуктуаций яркости фона (л , ), взятых в двух точках пространства предметов х, у) к (х+ 1у+ [c.45]

И расчетных данных проводили методами корреляционного и регрессионного анализов [61] на ЭВМ Мир . [c.115]

В случае применения КОП анализируется спектр-Фурье исследуемых структур, получаемый с помощью оптических процессоров, описанных выше. Перспективно применение гибридных методов контроля, при которых предварительная обработка изображений (выделение объектов с заданными признаками, проведение операций типа свертки, пространственной фильтрации и т п.) производится быстродействующими КОП, а процедуры последующей классификации структур осуществляются ЭВМ (подсчет коэффициента формы, вычисление числа одинаковых элементов в поле зрения, корреляционный анализ, вычисление статистических характеристик и т. д.). [c.114]

Эти корреляционные зависимости, например, для металлорежущих станков, получены Ий основании исследования и анализа фактической трудоемкости различных изделий. Ведущее влияние на показатель ремонтосложности оказывают вес машины и ее габариты, мощность привода, общее число деталей или сопряжений в машине, конструктивные параметры данной модели и т. п. Так, например, по данным работы [131] для токарных станков средних размеров при ведущем значении в трудоемкости ремонта сборочно-разборочных работ, можно оценить ремонтосложность нового станка по формуле [c.553]

Для изучения физико-механических свойств полученных керамических материалов была разработана комплексная методика, включающая в себя микроструктурные исследования и экспериментальное определение характеристик плотности, твердости и трещиностойкости по параметрам индентирования, модуля упругости, предела прочности при испытаниях на изгиб, методику исследования свойств с построением гистограмм микротвердости. Последние строятся для группы исследуемых материалов и предполагают анализ корреляционных связей между изменениями микроструктуры материала и физико-механическими свойствами. [c.296]

Анализ корреляционных свойств флуктуаций позволяет перейти к описанию статистики сигнала после фотодетектирования. Как следует из (1.5.5), распределение числа фОтоотсчетов зависит от количества областей корреляции М интенсивности в продетектиро-ванном сигнале. В простейшем случае, когда речь идет о коротких временных интервалах Ti (освещенная площадь на цели изменяется несущественно), М может быть оценено через средние количества времеиых и пространственных областей корреляции на интервале Ми, [c.150]

В работе [164] приведен анализ корреляционных зависимостей между скоростью ультразвука и плотностью, затуханием и плотностью, а также между скоростью ультразвука и пределом прочности при растяжении, затуханием и пределом прочности при растяжении смолокерамических материалов. В результате анализа этих зависимостей установлено, что наиболее устойчивая связь наблюдается между скоростью ультразвука и физико-механическими характеристиками смолокерамических материалов. Однако автор совершенно не затрагивает вопросов, связанных с анизотропией физико-механических свойств указанных материалов. [c.70]

Лежащая перед читателем новая книга Дж. Гудмена представляет собой существенным образом переработанное и значительно расширенное издание вышеуказанной книги. В ней помещено много нового материала, который в этой области появился II накопился за два последних десятилетия. Теперь основное внимание в ней обращается на вопросы статистической оптики. Развитие теории когерентности светового излучения и статистической теории процессов излучения и поглощения света заставило автора изложить новые методы анализа корреляционной структуры световых потоков, пх преобразования при прохождении через пассивные и активные оптические среды и их регистрации. Более того, автору, естественным образом, пришлось с новых позиций осветить и ранее изложенные, казалось бы устоявшиеся, вопросы. В результате получилась по сути совершенно новая книга, посвященная основным вопросам современной оптической физики. С этим связано н изменение ее названия. Разумеется, объем ее существенным образом увеличился. [c.5]

Алгоритм анализа корреляционно-спектральных характеристик вибросигнала включает в себя дискретизацию непрерывного вибросигнала, цифровую фильтрацию, вычисление информативных параметров и определение технического состояния объекта. Профамма, моделирующая объект, позволяет имитировать сигналы как исправного, так и неисправного механизмов. Моделирование процесса измерения параметров вибрации также состоит из организующей профаммы и двух подпрофамм. Организующая профамма осуществляет ввод заданного числа элементов анализируемого случайного процесса и центрирует его. Первая подпрофамма формирует массив экстремумов, вторая - осуществляет разложение процесса по отдельным расфильтровкам и вычисляет спектральные коэффициенты. [c.603]

Вывод о наличии у корреляционнной функции влажности qq (ри Pj) (в случае, если рг 800 гПа) вторичного максимума является предварительным и требует дополнительной проверки на основе анализа корреляционных связей q, оцененных с учетом облачного состояния атмосферы. [c.116]

Таковы главные закономерности, которые были выявлены при анализе корреляционных функций Гдд (р/, р/), полученных для отдельных станций. Чтобы проследить, насколько отмеченные закономерности устойчивы в пространстве и во времени, воспользуемся, как и в случае с температурой, двумя широтными разрезами коэффициентов межуровенной корреляции влажности Гдд (ро, р/) (рис. 3.11). [c.117]

Анализ корреляционных связей влажности воздуха на уровне 500 гПа ( 5,5 км) с влажностью нижележащих слоев атмосферы показал, что тесная корреляционная связь (коэффициент корреляции Гдд (500, р/) 0,6) прослеживается в слое, находящемся зимой на 2,5—4 км, а летом на 2—2,5 км ниже указанного уровня. При этом такая особенность в поведении Гдд (500, р ) проявляется повсеместно, кроме тропиков, где в течение всего года отмечаются слабые межуровенные связи влажности (здесь значения Гдд (500, р/) переходят через изокорреляту 0,6 уже на расстоянии 1,5—2,5 км от исходного уровня). [c.120]

Следовательно, при соответствующем выборе кристаллографической оси в диффузионных экспериментах на монокристаллах коэффициент диффузии можно рассматривать просто как константу. Это означает, что во многих экспериментальных работах применение принципа Неймана позволит свести нсследо-ваиие тензора коэффициентов диффузии к определению одной скалярной величины. Так, например, в кубическом кристалле коэффициент диффузии не зависит от ориентации в направлении <С1И>- получается тот же коэффициент диффузии, что и в направлении <С100>., Эти соображения понадобятся нам в гл, 3 прн анализе корреляционного множителя, [c.33]

Конкретным предметом настоящего исследования, в связи с изложенным выше, является анализ корреляционно-временной колебательной структуры ДНК и ее фантомов, а также нелинейно-динамическое поведение ДНК-акцептора, дистантно управляемое с помощью ДНК-донора через ДНК-фантомные структуры и сопоставление этих экспериментов с опубликованными нами ранее генетико-эмбриологическими опытами [21 и теоретическими построениями [3 ], объясняющими некоторые из этих феноменов. [c.170]

Ортогональные комплексы. Приступая к рассмотрению двухфакторных равномерных и пропорциональных комплексов, следует заметить, что при их образовании, как и вообще при образовании многофакторных комплексов, необходимо, чтобы регулируемые факторы были независимы друг от друга. Выполнение этого требования — независимости факторов — одно из важнейших условий правильного применения дисперсионного анализа. Нельзя подвергать дисперсионному анализу корреляционно связанные признаки, такие, например, как масса тела и его линейные размеры и т. п. [c.179]

IDPA — спектральный анализ, корреляционный анализ, параметрическая оценка в линейных многомерных моделях, проверка достоверности моделей [c.333]

Эйнштейн и его сторонники также не сомневались в правильности предсказаний квантовой механики, но их убеждение в неполноте квантовой механики еще более укрепилось, потому что предсказываемые ею корреляции не могут быть в рамках теории объяснены физическими связями. Эта ситуация привела к появлению большого числа работ по теории скрытых параметров. Цель создания такой теории состояла не в том, чтобы решить проблемы, которые не могла решить квантовая механика, а в том, чтобы получить результаты квантовой механики в рамках классических представлений. Поэтому вопрос об экспериментальном выборе между теорией скрытых параметров и квантовой механикой не мог быть даже поставлен и никакие эксперименты по этому вопросу в течение более 30 лет не планировались и не ставились. Лишь в 1964 г. Беллом было показано, что при самых общих предположениях в определенных ситуациях между результатами теории скрытых параметров и квантовой механики существуют числовые расхождения, которые можно исследовать в эксперименте. Таким образом, соответствующие эксперименты могли сделать возможным выбор между теорией скрытых параметров и квантовой механикой. Больше того, уже первоначальный анализ показал, что в противовес общепринятому убеждению в то время (середина 60-х годов) не было ни одного прямого экспериментального подтверждения справедливости корреляционных предсказаний квантовой механики. В связи с Э1им эксперимен- [c.416]

Для определения приемлемых уровней качества используют теоретические исследования нагрузок и статистический анализ экспериментальных данных. В результате эксперимента должны быть выявлены корреляционные или другие виды связи между ре- аультатами неразрушающих и разру- [c.16]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...