Распределение эмпирическое

Принятая доверительная вероятность (обычно Р=0,9 или 0,95) показывает, с какой вероятностью доверительные интервалы перекроют зону плотности распределения эмпирических оценок а и а . [c.58]

Распределение эмпирическое—Критерии со гласил с распределением теоретическим I (1-я) —307 [c.232]

В математической статистике при изучении распределений эмпирических характеристик, являющихся случайными величинами, а также при решении других статистических задач используются различные распределения. К ним относятся, например, распределения Стьюдента (-распределение), -распределение, распределение Фишера (г-распределение), бета-распределение ф-рас-пределение), распределение размахов и т. п. [c.118]

При наличии достаточной информации можно приступить к определению закона распределения случайной величины. Эта задача сводится к тому, чтобы по известному распределению эмпирических частот появления случайной величины определить соответствующее ему теоретическое распределение вероятностей, [c.44]

Псевдоожижение и осаждение частиц с заданным распределением по размерам можно рассматривать на основе уравнений гл. 6 с учетом свойств переноса, приведенных в гл. 5. Однако в опубликованных работах используется в основном полу эмпирическое соотношение. Примером является исследование расслоения дискретной фазы по размерам частиц при псевдоожижении и осаждении [619]. [c.407]

Кривые распределения могут строиться по опытным данным или в некоторых случаях чисто умозрительно по теоретическим законам, отвечающим существенным признакам дайной статистической совокупности. По признакам Пирсона, Колмогорова, Бернштейна можно установить, что теоретическая кривая достаточно хорошо отвечает эмпирической. [c.338]

Проверка гипотезы о законе распределения. Для анализа резуль-тагов измерения случайных величин необходимо знать, какому теоретическому закону распределения вероятностей случайной величины соответствует эмпирическое распределение. Соответствие эмпирического распределения предполагаемому теоретическому распределению устанавливают с помощью критериев Колмогорова и др. [c.94]

Для сокращения объемов незавершенного производства, образующегося при селективной сборке, строят эмпирические кривые распределения размеров соединяемых деталей. Если смещения центров группирования и кривые распределения размеров соединяемых деталей одинаковы и соответствуют, например, закону Гаусса, число собираемых деталей в одноименных группах одинаково. Следовательно, только при идентичности кривых распределения сборка деталей из одноименных групп (рис. 11.8,Э) устраняет образование незавершенного производства. [c.264]

МОМЕНТОВ МЕТОД - метод статистической оценки параметров, основанный на использовании эмпирических моментов распределения. Пусть имеется и независимых наблюдений [c.41]

ЭМПИРИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ- приближение функции распределения случайной величины, построенное по выборке результатов наблюдения из генеральной совокупности с функцией распределения вероятностей F x). Э Ф Р [c.90]

С целью выявления вида функции F(A) в [56, 57] проводили специальные исследования на образцах различных марок сталей в нескольких коррозионных средах. По результатам испытаний строили эмпирические функции распределения Р(к). Их сопоставление с теоретическими распределениями показало, что эти функции соответствуют распределению Вейбулла. Таким образом, распределение глубин проникновения коррозии является распределением минимальных значений, которое независимо от вида исходного распределения асимптотически описывается распределением Вейбулла. [c.132]

В процессе вероятностного анализа, как правило, необходимо получать независимые (некоррелированные) последовательности случайных значений одновременно по нескольким входным параметрам. Для получения таких последовательностей с одинаковым видом распределения могут применяться одни и те же ДСЧ, но с разными начальными константами. На рис. 6.37 представлена схема алгоритма выработки случайных значений параметров. При этом предусматривается возможность получения равномерных и нормальных распределений, а также распределений, задаваемых эмпирическими плотностями вероятности (гистограммами). По каждому параметру должны быть заданы номинальное значение нижнее 5 , и верхнее [c.255]

Разработка алгоритмов статистической обработки результатов моделирования представляет собой вторую основную проблему реализации стохастической математической модели на ЭВМ. Наиболее полная информация об ожидаемом разбросе значений рабочих показателей может быть получена из гистограммы. Действительно, зная эмпирическое распределение значений показателей, не составляет труда определить параметры этого распределения и оценить вероятность удовлетворения требований ТЗ. Основная трудность, возникающая при разработке достаточно универсального и эффективного алгоритма построения гистограмм, состоит в необходимости совмещения во времени операций определения границ разброса по анализируемому показателю (поскольку в общем случае эти границы заранее неизвестны и формируются в процессе выполнения заданного количества статистических испытаний) и подсчета частот попадания значений показателя в интервалы разбиения диапазона разброса. Действительно, предварительное определе-256 [c.256]

Наряду с полуэмпирическим описанием распределения скоростей в трубах в практических расчетах и некоторых теоретических построениях используют более простые эмпирические формулы, наиболее распространенной из которых является степенная [c.164]

На рис. 6.24 приведены эмпирические кривые распределения скоростей турбулентного потока при разных числах Re, построенные по данным опытов Никурадзе, и для сравнения показана кривая, рассчитанная по формуле (6.29), соответствующей ламинарному режиму. Можно видеть, что профили скоростей для турбулентного потока более равномерные, чем для ламинарного. Это объясняется выравнивающим действием турбулентного перемешивания. [c.165]

Приведенное решение показывает, что при обтекании пластины сопротивление трения можно определить, используя всего одну эмпирическую связь между функциями б и Гд. Можно было бы показать, что использованная форма этой связи соответствует степенному распределению скоростей в пограничном слое [c.370]

На рис. 77 приведены эмпирические кривые распределения скоростей турбулентного потока при разных числах Ре, построенные [c.177]

При движении в открытых руслах скорость жидкости умень-щается в направлении к берегам и ко дну. Следовательно, чтобы иметь представление о движении жидкости, необходимо знать закон распределения скорости в вертикальной и горизонтальной плоскостях поперечного сечения. Закон распределения скорости по вертикали (рис. 7.3) в широких руслах выражен эмпирической формулой Базена [c.68]

Часто применяемая для смешанного распределения эмпирическая оценка при помощи статистического распределения АЛ/е1Ьи11 [c.857]

Примеры построения гистограммного распределения, эмпирической и теоретической кривых закона нормального распределения приведены на рис. 1.4. [c.10]

Графики гистограммного распределения, эмпирической и теоретической кривых распределения (рис. 1.4). [c.10]

Вопросами выравнивания потока по сечению ра.зличных каналов, аппаратов н приборов занимаются давно. Сначала эти задачи решалисн чисто эмпирически. Не было рациональных методов подбора выравнивающих устройств. Известно, что для выравнивания потока при не очень большой степени неравномерности его по сечению применялись сетки (сита) или решетки (перфорированные листы и т. п.). Путем простого подбора густоты сеток (решеток), местных накладок на них добивались необходимой степени равномерности распределения скоростей по сечению. Особенно часто к этому методу прибегали при распределении потока в аэродинамических трубах [17]. [c.10]

Газораспределительные решетки в виде перфорированных листов давно используют в электрофильт 1ах, где степень неравномерности распределения скоростей по сечению рабочей камеры, вследствие резкого перехода от относительно малой площади сечения подводящего газохода к площади сечения рабочей камеры электрофильтра, была бы особенно значительна без таких решеток. Но не было рациональных методов подбора этих решеток их выбор производился чисто эмпирически или умозрительно. [c.10]

На рис. 5.5 приведены зависимости коэффициента выравнивания потока К = Аша/Агйо от коэффициента сопротивления решетки р, построенные как по расчетным формулам, так и на основании данных измерений распределения скоростей [128, 167, 196]. Наиболее близко опытные данные совпадают с расчетными, полученными по выражению (5.56), в которое входит коэффициент а, определяемый эмпирической формулой (5.8) (кривая К = 1 ( р), построенная по формуле (4.28), проходит значительно ниже опытных точек). Это относится как к проволочным сеткам [167, 196], так и к перфорированным решеткам [128]. [c.131]

Для случая распределения частиц по размерам Синклер [7081 ввел эмпирическую зависимость для предельной скорости выпадения осадка. Невит и др. [571] изучали осаждение при турбулентном режиме течения по горизонтальным трубам. Они производили измерения в процессе осаждения крупных твердых частиц (крупнозернистый песок, гравий и оргстекло) и тонких порошков (песок и циркон), взвешенных в воде. Прокачка осуществлялась шли-керным насосом с герл1етичным уплотнением по дюймовым трубам. Среднюю скорость воды измеряли при помощи добавки соли, а распределение скоростей — с помощью трубки Пито твердые частицы отбирали с помощью делителя потока, состоящего из кромки ножа и заслонки. Было установлено, что осаждению твердых частиц препятствуют следующие процессы [c.391]

Контактная сварка непрерывным оплавлением. При сварке непрерывным оплавлением подвижные зажимы машины перемещаются с возрастающей скоростью. Зона, прилегающая к оплавляемым торцам, в основном прогревается вследствие того, что металл проводит теплоту от источника в зоне контакта и в меньшей степени вследствие теплоты Ленца — Джоуля, выделяемой при протекании тока в стержне. При оплавлении с равномерно возрастающей скоростью v = st, где s — ускорение, распределение приращений температуры в околоконтактной области описывается эмпирической формулой [c.243]

Определение параметров эмпирического распределения. Оценим точность изготовления валиков диаметром 0 12 ,о7 (0 12hl0), обработанных на токарно-револьверном станке. Для этого из большой партии возьмем выборку объемом N 200 шт. Измерим диаметры валиков на приборе с ценой деления шкалы 0,01 мм. Считаем, что точность отсчета равна 0,005, т. е. половине цены деления шкалы. Измерение диаметров валиков необходимо выполнять в одном сечении (расположенном на определенном расстоянии от торна детали), соблюдая постоянство условий измерения. Расположив 1юлучеиные действительные размеры d в порядке возрастания их значения, получим ряд случайных дискретных величин. Разность между наибольшим и наименьшим размерами валиков согласно ГОСТ 15893—77 определит значение размаха R действительных размеров R = — < mm = 12,005 — 11,915 = 0,09 мм (табл. 4.1). [c.92]

При построении вероятностных моделей отказов (см. например [30]) экспериментальные данные по долговечности элементов представляются эмпирическими функциями распределения (ЭФР) как зависимости вероятности разрушения образцов от времени, числа нагружений и т.д. Приведенные ЭФР являются стуненчатыми функциями, для которых, строго говоря, неприменим традиционный аппарат дифференцирования. Однако, физический смысл эмпирической информации (накопление повреждений, приводящих к разрушению образцов) и схожесть графического представления позволяет сделать вывод, что данные графики можно с уверенностью отнесги к типу "чертова лестница" [c.136]

Регистрация искусственной анизотропии является очень чувствительным методом наблюдения напряжений, возникающих в прозрачных телах. Его с успехом применяют для наблюдения за напряжениями, возникающими в стеклянных изделиях (паянных и прессованных), охлаждение которых производилось недостаточно медленно. К сожалению, громадное большинство технически важных материалов непрозрачно (металлы), вследствие чего этот прием к ним непосредственно не приложим. Однако в последнее время получил довольно широкое распространение оптический метод исследования напряжений на искусственных моделях из прозрачных материалов (целлулоид, ксилонит и т. д.). Приготовляя из такого материала модель (обыкновенно уменьшенную) подлежащей исследованию детали, осуществляют нагрузку, имитирующую с соблюдением принципа подобия ту, которая имеет место в действительности, и по картине между скрещенными поляризаторами изучают возникающие напряжения, их распределение, зависимость от соотношения частей модели и т. д. Хотя приводимые выше эмпирические закономерности, связывающие измеренную величину По — и величину напряжения Р, позволяют в принципе по оптической картине заключить о численном распределении нагрузки по модели, однако практическое осуществление таких численных расчетов крайне затруднительно. Несмотря на ряд усовершенствований и в методике расчета, и в технике эксперимента, настоящий метод имеет главным образом качественное значение. Однако и в таком виде он дает в опытных руках довольно много, сильно сокращая предварительную работу по расчету новых конструкций. В настоящее время имеется уже обширная литература, посвященная применениям этого метода. [c.527]

Для решения более сложных задач широкое применение находят вариационные методы, сущность которых заключается в том, что система уравнений равновесия, условий шастичности и граничных условий заменяется эквивалентным ей принципом возможных перемещений. Использование данного метода возможно лишь при наличии данных (экспериментальных, численных и т.п ) о скоростях деформаций в различных точках исследуемой конструкции, необходимых для нахождения функции распределения скоростей деформации по сечению, отвечающему минимальному значению энергии деформации. Изложенный метод, с связи с этим, по с ти своей является приближенным, гюскольк минимизирующие функции подбираются эмпирически. [c.99]

На рис. 11.8 построены кривые по уравнению (11.98), а также нанесены экспериментальные точки Ж. Конт-Белло. Совпадение экспериментальных и вычисленных значений вполне удовлетворительное отклонение нигде не превышает 4% [уместно подчеркнуть при этом, что уравнение (11.96) не содержит ни одной эмпирической константы, которая определялась бы по экспериментальным данным о распределении скоростей]. [c.431]

Наряду с приведенными формулами для определения коэффициента X разными исследователями получены иные полуэмпири-ческие или эмпирические формулы, достаточно простые и точные. Так, Б частности, А. Д. Альтшуль, рассматривая турбулентный поток в трубе как единое целое, т. е. не выделяя в нем вязкий подслой, и учитывая не только турбулентные, но и вязкостные напряжения, получил зависимости для распределения скоростей и закона сопротивления, справедливые для всех трех зон турбулентного режима. Приведенные выше формулы Прандтля — Никурадзе получаются из формул Альтшуля как частные случаи. Формула Альтшуля для коэффициента X имеет вид [c.169]

Наличие градиента давления во внешнем потоке, а значит, и в пограничном слое, значительно усложняет задачу расчета последнего. Но ввиду практической значимости вопроса он привлекает внимание многих исследователей, и в настоящее время разработаны разнообразные методы решения, опирающиеся на приближенные допущения и эмпирические зависимости. В последние годы получили развитие численные методы решения дифференциальных уравнений (9.3), которые дополняются выражениями турбулентных напряжений согласно одной из полуэм-пирических теорий. Для приведения полученной таким путем системы уравнений к виду, удобному для численного решения, используют безразмерные переменные. При этом в некоторых методах применяют специальные преобразования координат для создания более равномерного распределения параметров потока по толщине в принятых переменных формулируют граничные условия и систему решают на ЭВМ одним из конечно-разностных методов (например, методом сеток или прямых). [c.374]

Для закона распределения длины пути перемешивания следует принять одну из эмпирических или полуэмпирических зависимостей. Расчеты показывают, что для внешней задачи и для течений в плоских каналах подходит формула Прандтля—Ни-курадзе [c.375]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...