Характеристики генеральные

Предположим, что на трудоемкость технического обслуживания машины установлен норматив в виде среднего значения Т и среднего квадратичного отклонения а (Г ). Для проверки правильности установленного норматива в определенных условиях проведения работ по техническому обслуживанию поставлен эксперимент объемом п наблюдений. После проведения эксперимента получены значения Т и (Т). Необходимо решить вопрос о соответствии установленного значения норматива условиям проведения работ. Полагаем, что величины Tj, и а (Тн) являются характеристиками генеральной совокупности. Тогда, например, формула (188) приобретает вид [случай, когда (Г)>(т- (Гн)] [c.349]

Построенное в предыдущем параграфе решение нелинейной краевой стохастической задачи описывает разбиение всего статистического ансамбля (генеральной совокупности) на подмножества, обладающие индивидуальными свойствами. Однако с точки зрения инженерной практики такой анализ является недостаточным. В своей практической деятельности инженер имеет дело с конкретным изделием или группой объектов, которые принадлежат к некоторой генеральной совокупности. Априори неизвестно разбиение совокупности на подмножества неясно также, какому из подмножеств принадлежит данное изделие. В связи с. этим при оценке надежности и в других практических задачах необходимы сведения об эволюции статистических характеристик генеральной совокупности. Возникает задача о композиции отдельных решений, трактуемых как условные. [c.204]

Если линии равной вероятности на плоскости Ig N, Ig s приблизительно параллельны, это дает основание считать показатель степени т характеристикой генеральной совокупности. Тогда предельное напряжение s при базе испытаний остается единственной случайной величиной, характеризующей разброс пределов выносливости и долговечности. [c.97]

Для того чтобы принять статистические характеристики (частость, среднее арифметическое, дисперсию, среднее квадратическое отклонение и т. д.) за соответствующие характеристики генеральной совокупности (вероятность, математическое ожидание, дисперсию, - среднее квадратическое отклонение и т. д.), следует определить минимально необходимое число циклов изменения нагрузки в выборочной совокупности. [c.68]

После того как найдено, какое число циклов необходимо зафиксировать, чтобы с достаточной надежностью и установленной точностью статистические характеристики обследуемой частичной совокупности можно было принять за аналогичные характеристики генеральной, определяют требуемую протяженность экспериментального участка в километрах. Для этого надо выбрать эксплуатационные условия, характеризующиеся наименьшим числом циклов на 1 км, и установить искомую величину. [c.70]

Заметим, что при заданной надежности (1—дт) % для оценки стандартного отклонения X требуется большее число образцов, чем для оценки среднего а при одной и той же относительной погрешности А (Я, 5, д)/5 и А (а, х, д)1а. Число образцов для оценки других характеристик генерального распределения, например, вида функции распределения с заданной надежностью может оказаться существенно отличным от числа образцов, необходимого для оценки дисперсии или среднего. Поэтому нельзя сказать вообще, сколько образцов нужно для оценки механических свойств при тех или иных условиях нагружения. Этот вопрос должен ставиться более кон- [c.408]

Определение вида функции распределения. Статистическая оценка характеристик генерального распределения случайной величины I существенно облегчается (может быть выполнена по результатам меньшего числа испытаний), если известен вид (аналитическое выражение) функции распределения F x). Так, например, если величина распределена нормально, то статистическая оценка генерального распределения сводится к уже описанному определению среднего и дисперсии с заданной точностью и надежностью. Поэтому главной задачей статистической обработки является определение вида функции распределения данной механической характеристики при этом важно установить является ли неизвестное распределение или заданной функции ф( ) хотя бы приближенно нормальным. Наиболее наглядным способом проверки, насколько полученная по данным выборки эмпирическая функция распределения (12.55) близка к некоторой гипотетической функции Р х), является графический способ. Сопоставление кривой накопленной частоты или гистограммы с гипотетической кривой дает качественное представление о степени близости эмпирического и гипотетического распределений. Для повышения точности и наглядности графического сопоставления удобно показывать эмпирическое распределение не в системе координат с равномерной шкалой, как это делалось на рис. 12.10, а, а в специальной системе координат, в которой график гипотетического распределения является прямой линией. Новая система координат может быть задана либо таблицей, либо нанесена на специальную бумагу, которая называется вероятностной бумагой [23]. [c.409]

Значения механической характеристики (сгв, ого.г, н и т. д.), которые могли бы быть получены при испытаниях всего рассматриваемого объема материала (детали, партии, плавки, всех плавок данной марки сплава), образуют генеральную совокупность х ее возможных значений. Генеральная совокупность может быть как конечной, так и бесконечной. Распределение на множестве х называют генеральным распределением, а его числовые характеристики — генеральным средним, генеральной дисперсией и т. п. Зна- [c.271]

Приведенные выше числовые характеристики эмпирических распределе-иий являются оценками соответствующих характеристик генеральных распределений. [c.275]

В-четвертых, погрешности технических измерений или погрешности МВИ относятся, как было отмечено, ко всем результатам, которые могут быть получены по данной МВИ в заданных условиях. Отсюда следует, что характеристики этих погрешностей (допустимые, нормированные, оцениваемые, контролируемые) должны рассматриваться как характеристики генеральной совокупности погрешностей, присущих данной МВИ в заданных условиях. [c.40]

Разработка таких методов метрологической аттестации МВИ, которые позволяли бы по результатам аттестации прогнозировать характеристики генеральной совокупности погрешностей данной МВИ не только в тех дискретных совокупностях условий, в которых проводилась аттестация, но в континууме всех условий, в которых допускается применение данной МВИ. [c.41]

При экспериментальном оценивании характеристик погрешности измерений получают статистические характеристики, лишь приближающиеся к характеристикам всей генеральной совокупности случайной величины — погрешности измерений. Чем больше объем выборки, то есть чем больше количество измерений в серии, тем ближе вычисляемые случайные статистические характеристики к детерминированным характеристикам генеральной совокупности, случайными оценками которых они являются. В пределе,, при количестве измерений в серии, равном бесконечности, статистические характеристики теоретически становятся равными характеристикам генеральной совокупности и становятся детерминированными, а не случайными величинами. [c.98]

Согласно определению, принятому в математической статистике, совокупность элементов, на которых производятся измерения, назы- вается выборочной, а совокупность, из которой производится выборка,— генеральной. Поэтому для определения механических характеристик стеклопластика следует, во-первых, установить объем выборки так, чтобы на основании полученных результатов можно было сделать выводы о статистических характеристиках генеральной совокупности [c.26]

Необходимо на основании заданной априорной информации об ошибках работы отдельных систем и принятой стратегии коррекции найти вероятностные характеристики генеральной совокупности параметров, определяющих управляемое движение отклонение кинематических параметров, ошибки реализации корректируемых параметров, корректирующие скорости, энергетические затраты и т. д. [c.297]

Критерий оптимальности АСГ выбран исходя из генеральной линии в разработке авиационного оборудования, направленной на уменьшение массогабаритных показателей. Обычно рассматривается показатель полетной или стартовой массы, учитывающий дополнительные массы (топлива, двигателя и т. п.), необходимые для функционирования АСГ. Однако в связи с тем что система охлаждения АСГ задана, а выбор основных характеристик авиадвигателей, топливных баков, планера и другие предшествует проектированию АСГ, в первом приближении за критерий оптимальности принята собственная масса М, которая складывается из активной и конструктивной масс. В качестве конструктивных материалов АСГ широко применяются легкие алюминиевые и магниевые сплавы. Поэтому зависимость конструктивной массы от конфигурации активной части слабее, чем в электрических машинах общепромышленного назначения. Это позволяет представить М в виде произведения [c.201]

Основой для разработки проекта канализации являются проект планировки населенного пункта и генеральный план предприятия с учетом их перспективного развития. Исходные данные для проектирования должны также включать карту местности с характеристикой природных и инженерно-строительных условий метеорологические, геологические и гидрогеологические данные гидрологические данные по водоему, куда намечается сброс очищенных сточных вод. [c.222]

Цель применения при обработке опытных данных статистических методов — получение обоснованного суждения о числовых характеристиках распределения генеральной совокупности по выборке ограниченного объема, а также суждения о выдвинутых статистических гипотезах. [c.104]

Прогнозируется поведение всей генеральной совокупности данных машин, т. е. учитывается как вариация исходных характеристик машины, так и возможных условий ее эксплуатации (область /). [c.210]

Исследования надежности на стендах дают эмпирические (выборочные) характеристики распределения сроков службы или наработки и других показателей надежности. Для суждения по этой выборке о всей генеральной совокупности и о ее законе распределения необходимо располагать достаточным объемом данных и иметь методы оценки статистических параметров распределения. [c.496]

При прогнозировании следует заранее определить, для какой области состояний и для какой модели осуществляется прогноз — для всей генеральной совокупности машин и различных условий эксплуатации или для конкретных условий (см. гл. 4, п. 4). Если необходимо учитывать вариацию условий и. режимов эксплуатации, то надо знать их характеристики (законы распределений) при назначении условий испытаний, например по методу, изло кенному в гл. И, п. 2. [c.516]

Для определения статистических характеристик экстремальных значений внешних нагрузок могут быть использованы кривые интегральной повторяемости внешних воздействий или результаты непосредственных измерений экстремальных нагрузок, изменяющихся в зависимости от времени налета [1, 2]. Определение этих характеристик связано с решением задачи об эксплуатационных нагрузках как величинах экстремальных значений выборок, соответствующих отдельным ВС из генеральной совокупности с независимыми статистическими характеристиками. Объем этих выборок для ВС с одинаковой наработкой зависит от времени налета. [c.27]

В схеме 17 представлены основные этапы жизненного цикла конструкционного материала, разрабатываемого для конкретной конструкции. Каждый этап, в свою очередь, состоит из целой серии подразделов и т. д., т. е. схема представляет собой развернутое дерево целей, достижение которых необходимо для выполнения генеральной цели — создания конструкции с новыми характеристиками. [c.215]

Последние годы своей жизни Г. А. Шаумян много работал над вопросами теории производительности труда и экономической эффективности автоматизации как инструмента анализа и прогнозирования тенденций технического прогресса в машиностроении, его закономерностей и противоречий. Эта теория позволяет выражать любые критерии экономической эффективности не через денежные показатели, а непосредственно через технико-экономические характеристики машин, т. е. появляется возможность непосредственно оценивать влияние совершенствования любых технологических, конструктивных, эксплуатационных параметров на экономические показатели, решать проблемные и прикладные задачи. Важнейшее значение сохраняет сформулированный Г. А, Шаумяном тезис о том, что генеральным направлением автоматизации является не освобождение человека от обслуживания современного оборудования, а разработка таких прогрессивных технологических процессов и высокопроизводительных средств производства, которые были бы вообще невозможны, если бы человек по-прежнему оставался участником технологического процесса. [c.7]

Несмотря на счерпывающую характеристику исследуемой величины, распределение обладает тем неудобством, что характер функции нам неизвестен Или неизвестно ее конкретное числовое значение. Поэтому в качестве меры рассеяния исследуемой величины используют характеристику, показывающую, как сильно отклоняются отдельные наблюдения (измерения) от своего среднего. Эта новая характеристика называется генеральной дисперсией и представляет собой математическое ожидание квадрата отклонения отдельного наблюдения от его генерального среднего [c.60]

Генеральный проектировщик выдает заказ на комплект автоматики заводу-изготовителю на специальном бланке по установленной им форме с приведением характеристики котельной и котлов (бланк оформляет владелец котельной), заверенную копию бланка-заказа выдают монтажникам, которые впоследствии принимают оборудование, устройства и приборы по акту от заказчика. [c.132]

Проверка гипотезы об однородности результатов наблюдений заключается в проверке гипотезы о принадлежности экстремальных членов вариационного ряда к рассматриваемой совокупности наблюдений. Если принять, что результаты наблюдений распределены нормально, то в случае отсутствия информации о значениях числовых характеристик X и а (X) генеральной совокупности рассматриваемого признака ремонтопригодности для проверки гипотезы может быть, например, использована г -статистика (критерий) [90]. [c.331]

К линейным руководителям в машиностроении относятся те, которые возглавляют участки, цехи, производства, предприятия и т. д. и несут ответственность за конечные результаты их работы по всем технико-экономическим показателям. Это мастера, старшие мастера, начальники участков и цехов, директора предприятий, генеральные директора объединений и т. д., а все остальные руководители являются функциональными. Они возглавляют и несут ответственность за какую-нибудь одну сторону производственно-хозяйственной деятельности, например, начальник ОТК руководит только организацией контроля за качеством выпускаемой продукции и т. п. Поэтому функциональные руководители имеют право давать обязательные, но не безусловные, указания любому должностному лицу равного с ними или низшего ранга, но только по вопросам своей компетенции. К примеру, главный бухгалтер может дать функциональное указание по вопросам своей служебной деятельности главному инженеру предприятия (о командировочных расходах, об оплате отпусков, инвентаризации материальных ценностей, порядке табельного учета в технических службах и т. п.), а главный инженер — главному бухгалтеру по вопросам своей технической компетенции охране труда и технике безопасности, эксплуатации вычислительной техники, в части противопожарных требований и т. п. Однако роль горизонтальных или функциональных взаимосвязей подразделений и работников, основанных на разделении труда в пределах одного уровня управления, долго недооценивалась. Функциональные руководители не обладают правом дисциплинарного воздействия на линейных руководителей иначе, как только через их вышестоящих (также линейных) начальников. Именно последним в конфликтных ситуациях принадлежит право выбора, т. е. приоритет действий либо поддержать требования функционального руководителя, либо отвергнуть его по своему усмотрению. В конечном итоге исход подобных конфликтов определяется высшим линейным руководителем, общим как для линейного, так и для функционального начальника. Несмотря на четкость требований науки управления в характеристике линейности и функциональности руководства, на предприятиях отрасли по этому важнейшему вопросу еще часто существует неопределенность и даже путаница. Поэтому директор любого машиностроительного предприятия обязан на- [c.150]

Оценка качества смешения с помощью статистических критериев производится обработкой данных, полученных при анализе проб, отобранных в массе готовой смеси. Статистические характеристики распределения концентрации отдельных или одного ингредиентов в смеси, полученные при обработке представительной выборки, подлежат сравнению со статистическими характеристиками идеальных состояний смеси, в частности случайной смеси. Последняя характеризуется математическим ожиданием концентрации ингредиента в произвольной малой пробе, равной концентрации q ингредиента в полном объеме смеси, т. е. исходной концентрации компонента в общем составе смеси. Генеральная дисперсия биномиального распределения [c.130]

При принятии решений о кондиционности материала, преимуществе сплава, эффективности новой технологии производства материала и деталей машин и т. д. возникает необходимость по выборочным средним значениям механических характеристик судить о соотношении соответствующих характеристик генеральных совокупностей. Предполагается нормальное (логарифмически нормальное) распределение характеристик механических свойств, однако в данном случае это требование является менее жестким. [c.60]

Согласно методике МИ 1317—86, утвержденной Госстандартом взамен ГОСТ 8.011—72, погрешность измерений может выражаться следующими характеристиками генеральной совокупности и их статистическими оценками средним квадратическим отклонением погрешности измерений границами, в пределах которых погрешность определяют с заданной вероятностью характеристиками случайной и систематической составляющей погрешности измерений, т.е. средними квадратическими отклонениями соответственно случайной составляющей погрешности и неисключенной систематической погрешности (или границами, в которых неисключенную систематическую погрешность определяют с заданной вероятностью). [c.31]

Как следует из разд. 2.4.1, технические измерения характерны тем, что заранее, до проведения самих измерений, должны быть определены характеристики погрешностей всех (любых) результатов измерений, которые в будущем будут получены в данной МВИ в определенных условиях. В переводе на математический язык это означает, что для технических измерений должны определяться характеристики генеральной совокупности случайной величины— погрешиости измерений, присущей данной МВИ в известных словиях. Свойства генеральных совокупностей случайных величин изучает теория вероятностей, в отличие от математической статистики. Последняя изучает свойства выборочных, статистических характеристик, представляющих собой статистические оценки характеристик генеральной совокупности случайной величины. (Часто -математическую статистику считают частью теории вероятностей, но нам необходимо различать два указанных объекта теории вероятностей и математической статистики). [c.99]

Для удобства, наряду со статистическими характеристиками, введем понятие о вероятностных характеристиках случайных величин— погрешностей измерений, как о характеристиках генеральной совокупности случайной величины. Вероятностные характеристики— это хара-ктеристики (параметры) функций распределения вероятностей случайной величины и, как таковые, являются детер-мпнированными величинами. [c.99]

Основное требование, предъявляемое к любой выборке, сводится к получению наиболее полной информации о состоянии генеральной совокупности, из которой выборка взята. Опыт показал, что правильно отобранная часть генеральной совокупности, т. е. выборка, довольно хорошо отображает структуру генеральной совокупности. Однако полного совпадения выборочных показателей с характеристиками генеральной совокупности, как правило, не бывает. Чтобы выборка наиболее полно отображала структуру генеральной совокупности, оиа должна быть достаточно представительной, или репрезентативной (от лат. represento — представляю). Репрезентативность выборки достигается способом рандомизации (от англ. random — случай) или случайным отбором вариант из генеральной совокупности, что обеспечивает равную возможность для всех членов генеральной совокупности попасть в состав выборки. [c.97]

Формула (4.20) применима для определения технологического допуска только при непрерывном и надежном регулировании точности изготовления и контроле большой выборки деталей. Другой метод определения технологического допуска основан на оценке рассеяния размеров по установочной (случайной) выборке статистические характеристики в гене1)альной совокупности могут быть другими. Технологический допуск должен быть таким, чтобы наимеиьи ее и наибольшее значения действительных размеров дет в-лей в генеральной совокупности не выходили за границы нижнего [c.97]

Принадлежность к той же генеральной совокупности значений Я на каждом уровне q (на рис. 6.13, а— крестики, у каждого стоит значение q, Вт/м ) проверялась с помощью критериев согласия [61], В результате нуль-гипотезу об отсутствии влияния q на Я пришлось отклонить. Однако этот результат не ставит под сомнение закон Фурье q = = —Я grad t, так как Я вишни, как и других продуктов, является не физическим свойством, а лишь эффективной характеристикой, учитывающей суммарный эффект движущих сил. В частности, на интенсивность переноса теплоты влияет термовлагопроводность, и вполне возможно, что это влияние больше при более высоком уровне q, чем при более низком. [c.145]

Такие расчеты характеризуют прочность в аспекте надежности представительных выборок из генеральной совокупности изделий данного типа, опираясь на вероятностные оценки как переменной нагруженности, так и усталостного сопротивления. Представительной выборкой является совокупность изделий, изготовленных из металла большого числа плавок данной марки, которой свойственны механические характеристики, отражающие межплавочный разброс. Этой выборке также свойственны отклонения фактических размеров деталей от номинальных в пределах допуска, вследствие чего оказывается изменчивым уровень концентрации напряжений (например, в результате отклонения величины радиуса канавок, галтелей, профилей резьбы и др.). [c.151]

Для достоверной оценки математического ожидания и закона распределения случайной величины генеральной совокупности ее значений необходимы достаточно представительные выборки с числом реализаций случайной величины 100—150 и более. Для невосстанавливаемых элементов и систем однократного действия суммарная наработка, т. е. время реализации всех изменений со-характеристики, и рабочий интервал времени, когда набирается необходимый объем статистической информации об отказах niaxi для функции надежности сопоставимы (рис. 11, б). Поэтому в математическое выражение функции надежности Р (t) необходимо подставить функциональ- [c.77]

Входящие в формулу (4) величины, s , полученные в результате опыта, представляют собой конкретные реализации случайных величин т., . Однако нам неизвестны соответствующие реализации 2 / , V случайных величин , поскольку известны генеральные характеристики. Множество случайвьх значений величин 1/ , при заданных т. - т , = s , дает множество случайных значений оцениваемой функции, или множество [c.71]

Ниже рассмотрены метода приемочного статистического контроля надежности изделий, основанные на использовании как апостериорной, так и априорной информации о виде законов распределения случайных величин, входяадх в условия работоспособности изделия и в характеристику выборки. При этом вместо закона распределения случайной дискретной величины т. рассматривается случайная непрерывная величина q - оценка вероятности отказа изделия и ее закон распределения, зависящий от генеральных характеристик контролируемой партии. В ряде случаев в области малого чисЛа испытаний он может быть удовлетворительно аппроксимирован нормальным законом расаределения. [c.92]

Применение, методов математической статистики ставит своей конечной целью распространение установленных характеристик ряда на будущее. Таким образом выводы для короткого наблюденного ряда (выборки) распространяются на все неограниченное будущее (генеральную совокупность). Необходимо доказать представительность выборки. Очевидно, чем короче ряд, тем амплитуда отклонений от характеристики большого ряда (генеральной совокупности) будет больше. А. Д. Гостев, пользуясь критерием Колмогорова, показал, что при численности членов ряда от 10 до 50 (что мы имеем в лучшем случае изученных рек) отклонения настолько велики, чтО практически все возможно , т. е. полученные характеристики никак не могут характеризовать генеральную совокупность. На фиг. 7-16 показаны пределы возхможных отклоненнй при числе наблюдений 10 и 50. Малочисленность выборки ряда наблюдений является серьезным недостатком всего метода применения математической статистики к гидрологическим расчетам, Строго говоря, при числе членов ряда меньше 20 обработка вообще недопустима. [c.79]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...