Параметры распределения — Определение

ГОСТ 11, 007-75. Правила определения оценок и доверительных границ для параметров распределения Вейбулла. [c.355]

Сущность указанного метода испытаний состоит в определении вероятностного распределения значений рабочих Показателей только некоторой выборки объема п из всей партии N изделий. В данном случае расчет параметров распределения у. проводится по общей схеме статистических испытаний, когда каждый экземпляр изделия из выборки и подвергается только эксплуатационным воздействиям. Схема алгоритма моделирования выборочных испытаний представлена на рис. 6,41 Здесь Л/экспл обозначает объем статистических испытаний, которые проводятся с каждым вариантом объекта из выборки п. Л экспл можно определить из рис. 5.7, задавшись необходимыми уровнями точности и доверительной вероятности. По результатам проверки выборки принимается решение о качестве всей партии изделий, а именно партия удовлетворяет предъявляемым требованиям, если [c.260]

Математическая статистика дает методы проверки статистических гипотез, способы оценки параметров различных законов распределения и определения доверительных интервалов, а также решает другие вопросы, связанные с основной задачей статистики — как по частным результатам эксперимента сделать выводы об-общих закономерностях, характеризующих генеральную сово- [c.500]

Определение параметров распределения наработок до второго отказа [c.168]

В работе [2J предлагается производить оценку точности определения характеристик сопротивления усталости различными методами с помощью проведения многократных выборок различного объема, из результатов испытаний большого числа образцов и статистической оценки получаемых при этом параметров распределения характеристик сопротивления усталости. Такой подход имеет ограниченные возможности статистического моделирования из-за трудностей получения в большом объеме исходных экспериментальных данных по усталости. [c.61]

Параметры этих распределений однозначно связаны с математическим ожиданием, дисперсией и коэффициентом вариации, что позволяет сопоставить их особенности вдали от центра рассеяния. Для этого принимаются некоторые фиксированные значения М (х) и В (х), определяются соответствующие параметры распределений и вычисляются вероятность разрушения и статистический запас прочности в сопоставимых условиях — одинаковых уровнях значимости и доверия при определении экстремальных расчетных значений предела выносливости и действующих напряжений. [c.64]

Иногда для оценок параметров распределения используется метод моментов, который в вычислительном плане проще метода максимального правдоподобия. Суть его заключается в том, что оцениваемые параметры выражаются определенным образом через теоретические моменты распределения. В ряде случаев используется метод квантилей, когда для нахождения неизвестных параметров приравниваются квантили теоретического и эмпирического распределений. [c.265]

Составленная нами программа для ЭВМ позволяет использовать в качестве исходных распределений нормальное или Вейбулла. На рис, 9 для сравнения приведены кривые распределения, соответствующие нормальному и распределению Вейбулла для одних и тех же значений математического ожидания и дисперсии. Эти кривые мало отличаются друг от друга, а функции восстановления H(t) или плотности восстановления h(t), соответствующие этим распределениям, практически совпадают. Таким образом, обрабатывая экспериментальные ряды значений сроков службы, главное внимание в рамках рассматриваемой методики следует уделить точному определению математического ожидания и тех параметров распределений, через которые [c.31]

Если известны параметры распределения собственных частот, то можно найти среднее значение амплитуды колебаний на заданной частоте ш. Амплитуду колебаний точки х в направлении оси х (н=1, 2, 3) при возбуждении системы сосредоточенной гармонической силой приложенной в точке у и направленной по оси ж, можно выразить через нормированные динамические податливости (х) 1а (у), определенные на собственной частоте недемпфированной системы [c.17]

Методика ускоренной оценки надежности передней оси включает следущие этапы определение кривой распределения изгиба-юш,их моментов оси в эксплуатационных условиях, анализ режимов нагружения и выбор программы испытаний проведение испытаний на резонансном стенде Шенк и определение параметров кривой усталости определение надежности оси по результатам стендовых испытаний и эксплуатационным режимам нагружения. [c.228]

Вопрос меняется, если речь идет не о конкретной реализации разности (S, — . S двух смежных смещений, а об обнаружении ненормальности в виде чрезмерного влияния внешних факторов. Так как по определению м. о. 5 = О, числовой характеристикой такой ненормальности является остальные параметры распределения О (S). Если распределение д (S) нормально, то объективным условием при выборе решения служит Вероятность L (а ) того, что при выборочной проверке не будет выявлена > О, равна [c.219]

Так же, как при работе на примитивном токарном автомате, здесь человеку — рабочему или контролеру — при настройке (и позже с определенной периодичностью) приходится выполнять выборочные проверки машины. Речь идет о проверках параметров распределений случайных величин, характеризующих состояние системы и соответствие результатов техническим нормативам по качеству, пользуясь при этом показаниями автономных измерителей с автономной (относительно проверяемой системы) обработкой данных. [c.245]

К числу циклически действующих, обратимых факторов относятся такие, у которых числовые значения при каждой реализации есть случайные величины, распределенные в определенном диапазоне. Их характерная особенность — изменение по величине (увеличение или уменьшение) без вмешательства человека. Эти факторы обусловлены нестабильностью следующих внешних условий, технологических и конструктивных параметров I) размеров и формы заготовок [c.73]

Методика определения оценок параметров распределения 3 и [.I по выборке [/ = 1 (1) iV] объема N приведена в [32]. [c.128]

Установка УПИ-1 предназначена для ведения текущего статистического контроля и анализа хода дискретных технологических процессов. Она состоит из приборов, установленных на контрольных постах, названных статистическими анализаторами, и пульта технолога, предназначенного для регистрации статистической информации о качестве прохождения технологического процесса, а также контроля положения параметров распределений (среднеарифметического или медианы) и определения общего процента брака в выборке. С пульта технолога [c.57]

Поскольку каждый теоретический закон распределения имеет свою функцию плотности вероятности (другие названия этой функции — плотность распределения и дифференциальный закон распределения), то для решения задачи достаточно каждой реализации указанных потоков подобрать свою теоретическую функцию. Подбор теоретической функции ведется в следующей последовательности а) по опытным значениям наработок на отказ и восстановлений (в соответствующих потоках), используя интервальный метод, строят эмпирические кривые их распределений б) исходя из внешнего вида эмпирических кривых, а также учитывая опубликованные в литературе результаты исследования надежности различных восстанавливаемых систем, делают предположительное допущение о характере теоретических кривых рассматриваемых потоков в) эмпирические кривые выравниваются по сопоставляемым теоретическим кривым находится аналитическая форма кривых распределений и их параметры, производится оценка найденных параметров распределений, с целью определения теоретических функций распределений и их плотностей вероятностей г) проводится сравнение эмпирических кривых с теоретическими (выравненными эмпирическими) кривыми по критериям согласия д) при хорошем согласовании сопоставляемые теоретические кривые принимаются. [c.259]

По условиям, принятым нами для моделирования случайных процессов, распределение выборочных средних арифметических подчиняется для всех трех процессов нормальному закону с математическим ожиданием, равным нулю. Распределение выборочных медиан для данных случайных процессов также не уклоняется существенно от нормального закона с тем же математическим ожиданием. Что касается выборочных и то характер их распределения в массе выборок зависит от степени корреляционной связи величин, образующих случайный процесс, из которого взяты выборки. На рис. 2, а показаны полигоны распределения выборочных средних квадратических отклонений S, определенных для выборок из пяти величин, отбиравшихся подряд полигон I — для процесса I полигон II — для процесса II и полигон III — для процесса III. На рис. 2, б показаны полигоны и параметры распределения выборочных размахов определенных также для выборок из пяти величин. [c.26]

Процесс определения технического состояния включает в себя несколько этапов, среди Которых важное место занимает обработка результатов измерения диагностических параметров. Она сводится к решению задачи оценивания параметров распределения. [c.199]

Для сопоставления кривой распределения случайной величины с кривой распределения по закону Гаусса (см. ниже) используются центральные моменты. Они же используются для определения параметров распределений, отличающихся от нормального. [c.285]

К сожалению, практически не всегда возможно или экономически невыгодно увеличивать объем выборки для уточнения закона распределения. В то же время, если ввести некоторые предположения о форме кривой распределения, то даже по относительно малой выборке можно многое сказать о долговечности ). Однако предположение о том, что истинное распределение принадлежит определенному семейству распределений с заданным набором характеризующих параметров, требует специального теоретического обоснования. Этому посвящен следующий раздел. [c.54]

Довольно часто бывает невозможно определить с приемлемой степенью точности факторы, необходимые для выполнения предлагаемого исследования. Может оказаться, например, что стоимость можно оценить лишь широким интервалом значений, а не одним числом или что сведения для определения вида фактического распределения отсутствуют. В таких случаях для определения факторов, к которым чувствителен процесс выбора или диапазона таких значений фактора, которые приведут к выбору по существу одного и того же плана испытаний, можно воспользоваться методом анализа чувствительности. Такой метод анализа часто оказывается более практичным, чем метод, связанный с отысканием точных оценок стоимостей или значений параметра распределения, который требует больших затрат труда. Данный раздел посвящен краткому рассмотрению анализа чувствительности. [c.105]

Из определения (И) получается следующее уравнение параметра распределения для прямоугольных сечений [c.77]

Для определения оценок параметров распределения наилучшим следует считать метод максимального правдоподобия, так как он при прочих равных условиях дает оценки параметров, обладающие минимальной дисперсией. [c.47]

Другой подход к проницаемости состоит в том, что вводится минимальное число параметров распределения, например распределение частиц пористой среды по размерам, которого достаточно для определения проницаемости. [c.292]

Остаются открытыми вопросы оптимизации решеток и форм проточных частей турбин, работающих на влажном паре. Не менее важным в этой связи является правильный выбор параметров, распределение теплоперепадов и реактивности по ступеням. Необходимо подчеркнуть также то, что из-за сложности обменных процессов в двухфазных потоках, особенно в условиях потери устойчивости движущихся капель и пленок, сама постановка задачи об оптимизации вызывает значительные трудности. Эта задача усложняется также и потому, что, кроме повышения экономичности, оптимальная проточная часть должна обладать и максимальной устойчивостью к эрозии. В этой связи определенные надежды возлагаются на сепарацию влаги из пространства над рабочими лопатками и через щели в полых сопловых решетках. Перспективными могут оказаться специальные ступени, обладающие повышенной сепарационной способностью. Эти исследования также еще далеки от своего завершения. Требуют дальнейшего совершенствования и методы расчета к. п. д., коэффициентов расхода и [c.4]

Оценка параметров нормального и логарифмически нормального распределений. Правила определения оценок для параметров нормального распределения регламентирует ГОСТ 11.004—74. [c.24]

Оценка параметров распределения Вейбулла—Гнеденко. Правила определения оценок для параметров распределения Вейбулла—Гнеденко регламентирует ГОСТ 11.007—75. [c.25]

Использование критерия у предусматривает разбиение размаха варьирования выборки на интервалы и определения числа наблюдений (частоты) П/ для каждого нз е интервалов. Для удобства оценок параметров распределения интервалы выбирают одинаковой длины. [c.81]

При определении объема серии в, связи с отсутствием оценок параметров распределения предела выносливости их заменяют на ожидаемые значения, которые устанавливают на основании априорной информации по аналогичным материалам и элементам конструкции. [c.173]

Для графического определения оценок параметров распределения порывов водоводов г. Уфы (область I) была построена вероятностная сетка, изображённая на рис. 3.5. [c.62]

Для графического определения оценок параметров распределения порывов [c.63]

Плотность распределения суммы и разности двух случайных величин. В некоторых задачах необходимо знать не только основные параметры распределения (среднее значение и среднеквадратичное отклонение), но и само распределение. Подобная ситуация встречается в различных приложениях, например, при определении вероятности разрушения и др. Пусть случайная величина [c.214]

Задача исследования случайных колебаний систем с распределенными параметрами состоит в определении вероятностных характеристик вектора м и его производных по координатам и времени. [c.403]

Определение параметров распределения по известному из технической документации полю допуска и способы воспроизведения требуемых распределений их случайных значений рассмотреньс в 6.6. [c.136]

Машины и приборы, применяемые для выполнения различных т-производственных npou eeefr. имеют р яд специфических особенностей. Последние, очевидно, определяют различия в их схемах, конструкциях, системах управления и т. д. Однако эти различия относятся главным образом к исполнительным органам машин и датчикам приборов и в основном определяются различиями в требованиях к их кинематике и динамике. Целый ряд проблем, решаемых конструктором, являются общими для машин и приборов любых отраслей техники. К таким проблемам относятся согласование (синхронизация) перемещений звеньев механизмов, входящих в состав машины определение мощностей, требуемых для привода машины и ее отдельных узлов выбор типа двигателя и определение его основных параметров распределение масс подвижных звеньев машины, при котором обеспечивается устойчивость ее движения определение времени разгона и останова машин, вопросы устойчивости машин и приборов на их основаниях (фундаментах) и т. п. [c.12]

Сопоставим процессы I и II. Зона рассеивания при и=5 для процесса I составляет 45% от величины допуска и, естественно, не зависит от способа комплектования выборки. Для процесса II зона рассеивания при выборке и=5, укомплектованной величинами, отбираемыми подряд, составляет 85% от величины допуска, т. е. почти вдвое превышает зону рассеивания этой характеристики, полученную для процесса I. Зона рассеивания для процесса II сокращается по мере увеличения участка процесса, охва-чиваемого выборкой. Так, при выборках и=5, укомплектованных с пропусками по 10 величин, когда участки процесса, охвачивае-мые выборками, включают по 45 величин, зоны рассеивания для процессов I и II оказываются весьма близкими. Тенденция сближения рассматриваемых параметров распределения прослеживается для всех выборочных статистических характеристик, определенных для процессов I—III. [c.27]

Удобной формой описания режима работы машины является зависимость нагрузки Р от частости (времени действия /) нагружения ш, причем имеется в виду, что эта частость определяет действие данной и всех больших нагрузок (например, частости Wi соответствуют нагрузки Р Рг). В этом случае определены постоянные параметры распределения Ртах н Ртш, имеющие соответственно частости w—>-0 и w = I. По этому же принципу действия были сконструированы и изготовлены приборы для определения режимов нагружения — режи-момеры Харьковского автодорожного института. [c.214]

Рассмотрим еще один вопрос, связанный со структурой медицинской памяти. Пусть имеем некоторый признак х, выражающийся в виде непрерывной величины (например, температура тела). Понятие испытание в этом случае состоит в измерении этой величины. Переменная л разбивается на ряд интервалов х .....х и попадание результата измерения в один из них представляет собой один дискретный исход испытания N — признак). Таким образом, для каждой непрерывной величины в медицинской памяти отводится ряд столбцов л 1, л 2,. . ., х , объединенных одним испытанием N,. Содержимое этих столбцов по строке В / представляет собой вероятности Р (xJB/), Р (xJB ),. . Р (xJBj), т. е. содержимое соответствующей строчки для указанных столбцов является гистограммой распределения вероятностей переменной Х-, табулированной для выбранных градаций. Эта гистограмма определяется опытным путем на основании статистической обработки медицинского архива, в процессе самообучения системы и т. д. Если вместо гистограммы можно представить распределение величины л в виде некоторой аналитической функции распределения (с определенной степенью приближения) рд,- (х), обладающей некоторыми параметрами Aj, Bj, j.. . ),то таблицу можно существенно упростить и вместе с тем повысить точность. Для этого нужно иметь подпрограмму вычисления функции (х), а в соответствующем элементе таблицы проставлять код вызова подпрограммы. Теперь уже достаточно в кодированной истории болезни отметить конкретное значение измеренной величины х, по коду будет вызвана упомянутая подпрограмма, осуществляющая вычисление искомой плотности вероятности. [c.102]

Фиг. 1. Определение параметра распределения Со из данных по паросодержа-нию и профилям объемных концентраций в адиабатических условиях.

Если рассматривать процесс пластической деформации, происходящий при onst, а также полагать, что параметры распределения не зависят существенно от величины деформации е, то для определения напряжений p(i) можно пользоваться выражением (4.21), а сопротивление деформации определять, согласно (4.5) [c.157]

Для определения б и идентификации вероятностной функции ЛХ) предлагаем следующую методику необходимо провести два опыта на растяжение при таких температурно-скоростных параметрах, когда активно протекают процессы как упрочненртя, так и ре-лаксации напряжений, т. е. при скоростях деформации в = 10 - -10 и температурах Т = (0,5-Ю,7)Гпд. При Т Т ю экспериментальной кривой упрочнения К г) определяется функция /о(А) методом подбора значения параметра распределения Эта задача легко выполнима, поскольку для описания ДХ) мы используем простейшее однопараметрическое экспоненциальное распределение. Затем при температуре Т = Тг аналогичным образом подбирается/1(>.) и определяется значение коэффициента, учитывающего влияние температуры и коэффициента диффузии к на значение параметра распределения А. Тогда, согласно (4.57), [c.188]

На основании вышеизложенного, для более наглядного представления выборочных данных по порывам водоводов, был использован метод нормальной вероятностной бумаги (вероятностной сетки ГОСТ 11.008-84) [20] заключаюш,ийся в том, что по оси X также откладывается удельное количество отказов, а по оси Y процент накопленных частот (кумулятивная функция). Причём ось У построена в соответствии с нормированной центрированной функцией нормального распределения. Прямая на таком графике соответствует нормальному распределению. Для графического определения оценок параметров распределения порывов водоводов г. Уфы была построена вероятностная сетка, изображённая на рис. 3.3. [c.59]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...