Среднее (медианное) значени

Среднее (медианное) значение 129, 131, 133, 137, 141, 143, 147, 149, 166, 168, 172 Среднее квадратическое отклонение 130, 137, 147, 166 Стабильность циклическая 77, [c.189]

Хт — среднее (медианное) значение из N размеров выборки. При оценке равенства (85) принимаем, что все измерения являются независимыми, одинаково точными и свободными от [c.111]

Пользование медианами ускоряет контроль, т. е. не требует вычисления средних арифметических значений и доступно для всех контролеров и наладчиков. [c.148]

В [1] были статистически исследованы на ЭВМ границы регулирования технологических процессов нри использовании метода средних арифметических значений и размахов. В настоящей работе проводится исследование, связанное с моделированием статистического контроля методом медиан и индивидуальных значений этот метод получил широкое распространение для статистического регулирования технологических процессов в машиностроении. [c.163]

Для исследования влияния степени корреляционной связи на величины зон рассеивания выборочных медиан, индивидуальных значений, средних арифметических значений и размахов были взяты три стационарных Гауссовых случайных процесса, обладающих эргодическим свойством. Математическое ожидание всех процессов равно нулю, дисперсия — единице. Случайные процессы различаются лишь степенью корреляционной связи текущих размеров. На рис. 3 показаны графики представительных участков изменения размеров в зависимости от номера изделия, а также кривые автокорреляционных функций [c.168]

Oai в программном блоке v j — те же, что и в формулах (5.17), (5.18) Ni — среднее арифметическое значение числа циклов до разрушения при испытаниях с постоянной амплитудой Oai (иногда в качестве Ni берут медианное значение числа циклов при амплитуде Oai) Л сум — среднее арифметическое значение суммарного числа циклов при испытаниях с программным изменением амплитуды напряжений. [c.170]

В настоящее время стандартизированы два метода статистического регулирования технологических процессов ГОСТ 15893—70 Качество продукции. Статистическое регулирование технологических процессов. Метод медиан и индивидуальных значений (х — дГг) ГОСТ 15894—70 Качество продукции. Статистическое регулирование технологических процессов. Метод средних арифметических значений и размахов (л — ) . [c.52]

Метод медиан и индивидуальных значений (х — х,) рекомендуется применять при отсутствии автоматических средств измерения, вычисления и управления процессами по статистическим оценкам хода процесса. Метод средних арифметических значений и размахов (х—/ ) целесообразно использовать для процессов с высокими требованиями к точности, экспресс-лабораторных анализов, измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. [c.519]

Построить кривую рассеивания (кривую распределения) и определить среднее арифметическое значение, медиану и моду приведенных значений. [c.87]

При поднастройке по статистическим параметрам возникает вопрос о величине выборки деталей N, для которой должно определяться среднее или медианное значение выборки размеров. [c.110]

Статистические методы регулирования технологических процессов и контроль качества (методы точечных диаграмм). Кривые распределения не дают представления об изменении рассеивания размеров деталей во времени, т. е. в последовательности их обработки. Тем самым не представляется возможным осуществлять регулирование технологического процесса и контроль качества изделий. Для этой цели применяется метод медиан и индивидуальных значений (х — XI) (ГОСТ 15893—70) и метод средних арифметических значений и размахов (х — Я), ГОСТ 15899—70. Оба метода распространяются на показатели качества продукции (точность размеров деталей, отклонения формы, дисбаланс, твердость и другие отклонения), значения которых распределяются по законам Гаусса или Максвелла. Стандарты распространяются на технологические процессы с запасом точности, для которых коэффициент точности находится в пределах 0,75—0,85. Метод медиан и индивидуальных значений рекомендуется применять во всех случаях при отсутствии автоматических средств измерения, вычисления и управления процессами по статистическим оценкам хода процесса. Второй же метод ГОСТ рекомендует применять для процессов с высокими требованиями к точности и для единиц продукции, связанных с обеспечением безопасности движения, экспресс-лабораторных анализов, а также для измерения, вычисления и управления процессами по результатам определения статистических характеристик при наличии автоматических устройств. [c.26]

По виду статистической характеристики, применяемой для сценки точности и стабильности технологического процесса, используют следующие контрольные карты учета дефектов, средних арифметических значений, медиан, средних квадратических отклонений или дисперсий, размахов или средних размахов, крайних и индивидуальных значений. [c.525]

Зависимость от расстояния. Наблюдаемые медианные значения поля в пределах расстояний 1000— 2200 км меняются мало н в среднем на. 80 — 100 ниже поля в свободном пространстве. Это означает, что напряжённость поля в 10 —10 раз меньше, чем прн убывании по закону обратной пропорциональности от расстояния. На рис. 19 приведены средние значения [c.28]

Пример подобного распределения показан на рис. 3.6. По оси абсцисс отложено время в процентах по отношению к полному интервалу наблюдений, в течение которого значение ge превосходит величину, указанную по оси ординат. График построен Для средней полосы Европейской территории СССР по данным обработки в течение 20000 часов уровней поля на пяти трассах протяженностью от 40 до 60 км, на волнах от 15 до 50 см, в разные сезоны. Как видно из рисунка, медианное значение составляет ge = -9 10- 1/ж. Распределение ge удовлетворительно описывается нормальным законом с плотностью [c.135]

Наличие замираний вынуждает нас вводить специальные определения для характеристики среднего уровня принимаемого сигнала и степени отклонения мгновенных значений уровня от указанного среднего значения. Наиболее распространенным является выражение среднего уровня в медианных значениях напряженности поля. [c.160]

Характеризуя средний уровень принимаемого сигнала, медианное значение напряженное л поля, конечно, никак не отражает глубины замираний. Два сигнала с одинаковыми медианными значениями могут претерпевать различные по глубине замирания. На рис. 3.30 точечным пунктиром показан принимаемый сигнал, уровень которого пересекает медианный уровень в тех же точках, что и ранее рассмотренный сигнал (сплошная линия). Стало быть, оба сигнала имеют одно и то же медианное значение, однако сигнал, представленный пунктирной линией, почти не испытывает замираний. Для грубой характеристики замираний необходимо дополнительно указать еще значения двух-трех уровней, которые превышаются в течение, скажем, 90%, 99%, 99,9% времени приема. Один [c.160]

Формула определяет среднее за год медианное значение поля, когда середине трассы соответствует местная полночь, и магнитное склонение в этой точке равно 61°. Предполагается, что относительное число солнечных пятен равно нулю. Используется вертикальная антенна, высота которой много меньше длины волны. [c.267]

Jb = 65 кгс1ммР-, предела выносливости or i = 30 кгс/мм . При толщине щеки Л=30 мм и радиусе галтели сопряжения шейки со щекой г =10 мм эффективный коэффициент концентрации по средним (медианным) значениям пределов выносливости составляет (по справочным данным) [c.176]

Результаты многих исследований показывают, что даже при испытании достаточно большого количества образцов в каждом варианте величина а отклоняется от единицы [23, 34, 40, 46, 52, 56, 66, 67, 76—79]. Эти отклонения имеют детерминированную и случайную составляющую. Детерминированная составляющая возникает из-за того, что действительные закономерности накопления усталостных повреждений более сложны, чем простое линейное суммирование относительных долговечностей. Так, например, вполне отчетливо проявляется тренировка (при а < < сгк) и разупрочнение (при сг > а ) при одноступенчатом однократном изменении амплитуды напряжений (а — амплитуда начальной тренировки — амплитуда напряжений при испытаниях образцов после тренировки). Заметные отклонения От линейной гипотезы получаются при наличии в программном блоке амплитуд, которые меньше предела выносливости и амплитуд >(Т-1д наряду с большими кратковременными перегрузками. В этих случаях сумма относительных долговечностей а может снижаться до значений а = 0,05-г-0,10. Случайная составляющая связана со значительным рассеянием как самих долговечностей N и Л/ ум так и их средних значений Ni и Мсуш (при числе образцов п = == 5-Г-20), входящих соответственно в выражения (5.17) и (5.31). Поэтому при исследовании закономерностей накопления усталостных повреждений при меняющихся амплитудах необходим статистический подход, позволяющий выявить соотношение между детерминированной и случайной составляющими величины а, и тем самым получить более обоснованные выводы о действительных закономерностях накопления усталостных повреждений. Не-учет случайной составляющей, имевший место во многих работах, в ряде случаев приводил к недостаточно обоснованным выводам. Приближенная оценка доверительных интервалов для суммы относительных долговечностей а показывает [23], что при среднеквадратическом отклонении логарифма долговечности 0,2 и справедливости линейной гипотезы в среднем (медианное значение а = 1) 95% доверительный интервал для а составляет 0,6 < <а < 1,6 при условии вычисления а по формуле (5.31) по средним значениям Л/сум и Ni, найденным по результатам испытания 15—20 образцов на каждый вариант при = 0,6 аналогич- [c.170]

Формулы (2.22) и (2.23) дают среднее (медианное) значение пределов выносливости и, с точки зрения статистики, являются точечными оценками. Но точечных оценок пределов выносливости недостаточно для расчетов в виде плотности распределения долговечности деталей / (L). Для таких расчетов необходимо кроме среднего значения знать дисперсию предела выносливости или коэффициент вариации и 1д. [c.56]

Поскольку X выражает магнитную восприимчивость грамм-иона кальция, то среднее медианное значение плотности тока за полупери-од, создаваемое одним грамм-ионом, [c.152]

Анализ точности, стабильности и надежности (устойчивости) производится обычно путем изучения систематических бспс и случайных погрешностей в /-й момент обработки bmt- При этом бсцс =- кон — - нач> т. е. определяется по значениям центров погрешностей контролируемого параметра или двух выборочных средних (медиан) в начальный и конечный момент обработки Х вычисляются по мгновенным выборкам. [c.14]

Допустимая дозовая нагрузка персонала в режиме нормальной работы АЭС в Советском Союзе принята равной рекомендованной МКРЗ, т. е. 5 бэр/год (проектируется АЭС на дозовую нагрузку 2,5 бэр/год) . Дозовая нагрузка на население, проживающее на территориях, примыкающих к АЭС, обусловленная излучением радиоактивных отходов АЭС, допускается равной 25 мбэр/год, т. е. 1/4—1/5 дозовой нагрузки антропогенно измененного естественного фона. По значению она близка к допустимой дозовой нагрузке на население в других странах (США, Франция, Япония и др.). Реальная дозовая нагрузка на персонал АЭС Советского Союза в среднем существенно меньше дoпy tимoй медианное значение индивидуальной дозы составляет 0,4—0,5 бэр/год. Также существенно меньше допустимой (в 5—20 раз) реальная дозовая нагрузка со стороны АЭС на население, она не обнаружима на фоне колебаний дозы, обусловленной естественными факторами. Эти данные характеризуют нормально функционирующие АЭС как наиболее чистые производители электроэнергии, безопасные как для [c.146]

Медианное значение сГщах. обозначенное сГтах соответствует среднему значению величины X = Ig (сг ах—и получается из выражения (3.47) при Up = 0 [c.73]

Однако если построить график распределения частиц по силам адгезии в ло-гарифмическо-вероятностных координатах, то это распределение будет нормально-логарифмическим, что дает возможность определить среднее квадратичное (а) и медианное значение силы адгезии (F). Параметры сир более полно характеризуют распределение частиц по силам адгезии. Используя полученные параметры, можно записаты [c.17]

Обозначим через значение d i для -й плавки (г = 1, 2, 3., п), где п — число плавок в анализируемой выборке. Тогда медианное значение предела выносливости метериала на множестве всех плавок o j, среднее квадратическое отклонение Sg и [c.141]

Логарифм медианного значения L наработки и среднее квадратическое отклонение Sigj определяют по формулам, которые можно получить из (4) [c.185]

Выбор плана статистического регулирования уровня наладки производится в такой последовательности задается среднее квадратическое отклонение показателя качества а в предположении, что эта величина не меняется за межнастроечный период, среднее значение показателя качества хо (как правило, середина поля допуска), которому соответствует продукция наилучшего качества, и — среднее значение показателя качества, которому соответствует максимально допустимая доля брака назначается карта средних арифметических значений, или карта медиан. Правила статистического регулирования технологических процессов для показателя качества, подчиняющегося нормальному закону распределения, устанавливает ГОСТ 15893—77. Уравнение нормального закона распределения имеет вид [c.519]

Исключением является случай раздвоения пробы с промежутком в середине. В этих случаях в пробах из пяти деталей вместо медианы крестом отмечают место, от-стояш,ее на Уд расстояния от группировки из трех точек до группировки из двух точек (фиг. 71). При пользовании медианами ускоряется и упрощается контроль, так как не требуется вычисления средних арифметических значений. Ход процесса считается нормальным, а качество деталей хорошим, если медианы не выходят за внутренние границы А1А2, а крайние точки не выходят за внешние границы Б1Б2 (фиг. 70). [c.83]

По полученным данным иа логарифмически нормальной вероятностной бумаге можно построить график расчетной функции р пределення ресурса вала при действии лько о, откуда следует, что при Р = 50 % ЫИд — 4,64 н медианное значение ресурса = 4,37-10 . При Р = 84,1 % и Ур = 1 1еХд + 5)2 = 5,54 и среднее квадратическое отклонение логарифма L г — 0.9. [c.35]

Анализ показывает, что на значении среднего медианного диаметра в общем сл) ае мало отражаются изменения значений минимальных и максимальных диаметров ансамблей частиц. И, очевидно, этот параметр является более приемлемой характеристикой дисперсности, чем другие средние диаметры но в тех случаях, когда значения минимальньгх и максимальных по размеру частиц определены недостаточно точно. [c.88]

Полагают, что сезонные колебания в основном определяются сезонными изменениями метеорологических условий (температуры, влажности воздуха и т. п.), а следовательно, изменениями средних величин рефракции. На рнс. 9 приведе -1Ы кривые месячных меднарных значений уровня поля на частотах 505 и 4090 Мгц, полученные на основании измерений на трассе протяжённостью "270 км, и кривые месячных медианных значений температуры и точки росы у поверхности земли. Нетрудно заметить, что наблюдается хорошая корреляция между всеми кривыми. Наличие связи между уровнем поля и средним метеорологическим состоянием тропосферы на трассе позволяет предполагать, что на радиолн- [c.13]

Которых наблюдались самые низкие уровни, верхняя кривая со-огвегсгвуег медиа иому значению за часы с наиболее высоким уровнем поля и средняя кривая даёт медианное значение за месяц. Распределение часовых медиан в децибелах следует закону Гаусса со ста-ндартаым отклонением около 8,5 дб от годовой медианы. Полагают, что медленные колебания поля связаны с нз-мекеннями средних условий рефракции на трассе и должны учитываться при оценке устойчивости работы радиолиний. [c.15]

Под статистическим регулированием технологического процесса механической обработки деталей понимается корректировка параметров процесса в ходе его вьшолненпя для обеспечегшя требуемого качества изготавливаемых деталей и предупреждения брака с помощью выборочного котроля. Для статистического регулирования процесса применяются методы 1) медиан и индивидуальных значерпш 2) средних арифметических значений и размахов. [c.15]

Есть несколько интересных работ, проведенных по проблеме достижения консенсуса Кемени и Снэлл [81], чья работа была обобщена Богартом [14, 15], использовали аксиоматический подход для разработки метода достижения консенсуса в случае слабого упорядочения (предпочтительно— 1, равенство — О, не-предпочтительно — —1) множества объектов несколькими лицами. Они доказали, что существует единственная функция расстояния, удовлетворяющая всем аксиомам. Эта функция использована для получения матрицы консенсуса посредством поиска для каждого элемента величины, которая минимизирует сумму квадратов расстояний до каждого соответствующего элемента матриц суждений, построенных несколькими лицами. Результатом может быть не целое число некоторые исследователи на практике округляют числа до ближайшего целого. Величина, полученная таким образом, называется средней. Функция расстояния также используется для получения матрицы медианных значений. Каждый элемент этой матрицы минимизирует сумму расстояний до соответствующих элементов матриц суждений. Хотя как среднее, так и медиана представляются разумными способами достижения консенсуса, среднее обеспечивает способ приравнивания объектов , которые сравниваются, в то время как медиана предлагает способ отбора среди экспертов , вы- сказывающих суждение. В нашем случае применяются геометрическое среднее. [c.82]

Чен меньше вязкость топлива,тем ближе результаты расчёта к действительности. Секундный расход топлива ( т и ко-рость воздуха в районе установки форсунки известны. Значением среднего медианного диаметра задаются. Величина < м выбирается в зависимости от начальной температуры воздуха,испаряемости и других свойств топлива,расстояния от форсунки до зоны горения и т.д. и ножет составлять от 30 40 до 100 мк. [c.119]

Существенного сокращения длительности испытания можно достичь, используя симметрир(1ваиие закона распределения логарифмов долговечности на соответствующих уровнях [179], При таком подходе весь испытуемый материал (имеются в виду испытания последовательно-параллельным методом арматуры в многообразцовой установке), заправленный в установку, рассматривается как единый пруток, мысленно разделенный на образцы определенной длины. Испытания ведут до тех пор, пока не произойдут разрушения на участках прутка, число которых больше чем половина выделенных. Последнее наибольшее значение (или среднее из двух последних) принимается за медианное на данном уровне напряжений. Поскольку для симметричного распределения медиана совпадает с математическим ожиданием, вторая, верхняя, половина кривой распределения долговечностей строится путем симметричного переноса значений, полученных для первой, нижней, половины. Массив всех значений долговечности (экспериментальных и симметрированных) статистически обрабатывается, в результате чего определяется значение ограниченного предела усталости с заданной степенью вероятности. [c.117]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...