Коэффициент эксцесса

В табл. 11.1 содержатся значения коэффициента эксцесса, определяемого соотношением (11.30), для различных значений параметра Xk- [c.388]

Характеристика эксцесса коэффициент эксцесса = [c.122]

Коэффициент вариации Коэффициент асимметрии Коэффициент эксцесса [c.132]

Коэффициент асимметрии Коэффициент эксцесса [c.145]

Исследование статистических характеристик выполнено для колебаний толщины паровой пленки у нил ней образующей трубки. На фиг. 3 показаны результаты расчета оценок плотности вероятности колебаний толщины паровой пленки для трубки диаметром 2 мм без покрытия. Видно, что опытные кривые плотности вероятности имеют асимметричную форму. С ростом теплового потока математическое ожидание и дисперсия колебаний толщины паровой пленки возрастают. Пунктирными линиями показана плотность вероятности нормального распределения при значениях математического ожидания и среднего квадратичного отклонения толщины паровой пленки, взятых из эксперимента. У опыт-аых кривых плотности вероятности коэффициент эксцесса больше нуля, поэтому более вероятны колебания границы раздела с шалой амплитудой. С ростом теплового потока вероятность крупномасштабных коле-Заний границы раздела увеличивается, отклонение опытного распреде-иения от нормального уменьшается. [c.240]

Измеряя коэффициенты эксцесса в полосах частот и коэффициенты асимметрии и эксцесса процессов, получаем, что [c.281]

Введем обозначения Шс, Ос. Чс< огс — первый начальный момент, второй центральный момент, коэффициент эксцесса и коэффициент асимметрии закона распределения вероятностей величины к при наличии сигнала [c.80]

Основанный иа анализе коэффициента эксцесса [c.715]

Так как турбулентное движение является случайным процессом, то его можно описать рядом статистических характеристик. Обычно используют корреляционные моменты, коэффициенты корреляции, спектральные функция, коэффициенты вариации (интенсивности турбулентности), коэффициенты эксцесса и т. д. Упрощенный анализ ограничивается сведениями о стандартах пульсаций, их интенсивности, частотах, законах распределения вероятностей пульсаций и о масштабах турбулентности. [c.129]

Рис. 3.5. Зависимость коэффициента эксцесса от кривых распределения

Коэффициент эксцесса определяем по (3.29), принимая а = 5 эко = 4/-5 — 3 = 25 368/96,26 - 3 = —0,27. [c.80]

НИЯ и дисперсии, через М. выражаются и др. характеристики случайной величины. Так, к о а ф ф и-ц и е II т ас и м м е т р и и выражается в виде Т1 коэффициент эксцесса = [c.312]

Коэффициент эксцесса оценивают по формуле [c.271]

Точность оценки коэффициента эксцесса определяют из выражения [c.272]

Коэффициент эксцесса считают существенным, если выполняется условие [c.272]

Коэффициент эксцесса определяется как отношение момента четвертого порядка к четвертой степени среднеквадра- [c.90]

Распределение зерен по размерам. На рис. 2 представлены гистограммы распределения частот линейных размеров зерен технического железа в исходном состоянии (а) и после деформирования при термоциклировании с прохождением через интервал сверхпластичности (б). Обе гистограммы обнаруживают некоторую скошенность (в сторону меньших размеров зерен), но для сверхпластично деформированного материала скошенность значительно возрастает. Это подтверждается подсчетом коэффициентов асимметрии [5], характеризующих скошенность по сравнению с нормальной кривой распределения. Так, параметр скошенности 7, [5], равный для исходной структуры 0,21, после сверхпластичной деформации увеличивается до 1,56. Наряду с уменьшением среднего размера зерна (от 110 до 60 мкм), имеет место значительное увеличение разнозернистости, так что при наличии зерен, имеющих размеры, практически не уступающие исходным зернам, в структуре образцов, претерпевших состояние сверхпластичности, наблюдается значительное количество мелких зерен, размерами 20— 30 мкм и менее. Это отражается при подсчете коэффициентов эксцесса 2 [5], характеризующих вершинность кривых распределения. Так, распределение зерен после сверхпластичной деформации отличается значительно возросшей островершинностью ( уг= =3,08 по сравнению с 0,89 для исходной структуры). [c.104]

Известно, ПО коэффициент эксцесса 7 плотпости расире-делеиня вероятности случайной величины выражается через кумулянты плотности распределения следующим образом 1] [c.49]

Полученное выражение имеет отчетливый физический смысл коэффициент эксцесса суммы квазипериодпческого л случайного сигналов с точностью до постоянного множителя равен отношению суммы квадратов энергии гармоник квази-периодического сигнала к квадрату полной эпе]1гии суммарного сигнала. [c.50]

Физический процесс развития дефектов подшипниковых узлов сопровождается увеличением фактора нерегулярности вибропроцесса наблюдается рост амплитуд случайных выбросов вибросигнала и рост их количества в единицу времени. Это приводит к изменению формы кривой плотности вероятностей мгновенных значений вибропроцесса, оцениваемой количественно с помощью коэффициента эксцесса. [c.232]

Для закона Гаусса К = 1. Для одномодальных распределений, более островершинных, чем гауссовское (коэффициент эксцесса 7, > 0)> < I- Для одномодальных распределений, более плосковершинных, чем гауссовское (7, < 0), значения К > 1. [c.79]

Одномерные вероятностные характеристики. Одномерные корреляционные функции называют кумулянтами х Ki = Щ — математическое ожидание процесса, = Ха = <7 —дисперсия процесса, Кз — Щ — — центральный момент, нормированное значение которого характеризует асимметрию плотности вероятности (коэффициент асимметрии) Ya = Я а = Xi = —Зт —кумулянт четвертого порядка, начиная с которого появляются отличия кумулянтов от центральных моментов нормированное значение этого кумулянта известно как коэффициент эксцесса Уэ = характеризующий степень островершинности (у, > 0) или плосковершинности (уэ < 0) одномерной плотности распределения вероятности. [c.97]

Диагностика основана на анализе коэффициента эксцесса Е) одномерной плотности вероятности р (г) мгновенных значений вибросигнала в окрестности собственных частот механизма или акселерометра. Возможен анализ и амплитудной огибающей узкополосного процесса. [c.715]

Характеристикой сглаженности кривой плотности около среднего значения является коэффициент эксцесса [c.381]

Центральный момент четвертого порядка используется для оценки плосковершннности и островершинности кривой распределения с помощью коэффициента эксцесса. Для нормального закона распределения = За, поэтому коэффициент эксцесса имеет следующий вид [c.45]

Если бы турбулентность являлась строго стационарным процессом, то все многомерные плотности вероятности случайной скорости, состав-ленйые для любой совокупности точек, в соответствии с уравнением (1.1) были бы нормальными. На основании соображений, изложенных в гл. 1, нормальными были бы при этом условии также и плотности распределения производных (4.5), а коэффициенты тз д"и /8х1) и т4(8"и /сх1) равнялись бы нулю и 3,0 соответственно. Измерения показали, что коэффициент эксцесса П14 примерно равен 3,0, начиная с расстояний между точками х/ — [c.125]

Измерения плотности вероятности первой производной дыу/дх , вьшол-ненные Таунсендом, полностью согласуются с измерениями Стюарта распределений разности пульсаций скоростей в двух точках. Что касается поведения плотности распределения производных д и /дх , то соответствующие моменты распределения тем более отклоняются от соответствующих значений, предписываемых нормальным законом, чем выше порядок исследуемой производной. Так при п = 0 1 2 3 коэффициент эксцесса соответствующей производной принимает значения 14- , близкие к 3 4 [c.126]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...