Стохастическая зависимость между величинами

Стохастическая зависимость между величинами 597 Стрелка для радиуса, равного единице, таблицы 460 Строение атомов 343 Структура атомная 356 [c.781]

Зависимости между величинами, при которых каждому значению одной величины при осуществлении одного и того же исходного комплекса условий (считаемых практически одинаковыми) отвечает множество возможных значений другой величины, причем каждое из возможных значений второй величины имеет вполне определенную вероятность, называются вероятностными стохастическими, статистическими) зависимостями. В общем случае вероятностной зависимости при изменении значения одной величины изменяется условный закон распределения другой величины (см. п. 5.1). [c.158]

Такой метод оценки, хотя и находит широкое применение и часто обладает несомненными достоинствами в общем случае не желателен, так как между степенью повреждения и данным выходным параметром изделия имеется своя функциональная или стохастическая зависимость, которая искажает информацию о ходе процесса старения. Кроме того, повреждение может оказать влияние на ряд выходных параметров, по-разному изменяющихся во времени, и, наоборот, данный параметр может изменяться (и это является наиболее типичным случаем) в результате различных повреждений элементов изделия. Более желательно непосредственно численно оценить величину повреждения и затем связать ее с выходными параметрами. Если оценена степень повреждения детали t/, то изменения, происходящие в материале при его старении, определяют скорость процесса повреждения dU [c.92]

Зависимость (2.1) может быть весьма сложной, но это всегда зависимость между w w ti) и Vm) (f= 1,. .., ) В выражении (2,1) каждое t есть значение соответствующей случайной величины. Тогда в общем виде стохастический алгоритм определения параметров условных систем определяется формулой [c.54]

Стохастическая связь между двумя статистическими величинами А, и Л а показывает, что если одна из них Х2 принимает некоторое определенное значение, то в зависимости от этого другая статистическая величина получает некоторый ряд значений с присущими им вероятностями, т. е. выражается некоторым рядом распределения. [c.38]

Условно можно принять, что на первом участке источник соответствует первому и второму классам, а на втором - третьему и четвертому. В приложении 1 к РД - 03 -131- 97 даны алгоритмы оценки активности источников по показателю п степенной зависимости суммарного счета N от параметра нагружения П. На самом деле, поскольку процесс АЭ является стохастическим, то приращения суммарного счета AN и соответствующие промежутки параметра нагружения АП являются случайными величинами. В работе [2] показано, что приращения суммарного счета имеют экспоненциальное распределение. В свою очередь, поскольку процесс АЭ можно считать пуассоновским, то промежутки между приращениями тоже распределены по экспоненте. Показатель степени п является частным от деления двух случайных величин, следовательно, тоже величина случайная, имеющая свое распределение на каждом из участков. Введенный параметр [c.204]

Дуги XNi, UNu К и MNi, ZNi, YNi отражают влияние перечисленных факторов на нагрузки Ni в элементах и системах. При этом операторы связи представляют собой систему стохастических, дифференциальных уравнений [см. формулы (87), (88)], коэффициенты и правые части которых зависят от множеств X, и, К, М, Z, У. Используя теоретико-множественную трактовку, рассматриваемые вершины и дуги можно представить в виде функционального соответствия, которое легко разворачивается с помощью цифровой ЭВМ [7]. Дуги ХК, ХМ, XZ, XY, им, т, KZ, КУ, MZ, MY, ZY, YZ обозначают связи между факторами, определяющими нагрузки. Эти связи могут иметь вид математических зависимостей или эвристических заключений. Так, максимальный вылет крана (элемент множества К) должен быть равен максимальному расстоянию от оси его вращения до возможной точки укладки груза, координаты которой определяются технологическим вариантом работы машины (элемент множества X). Влияние технологического уровня завода-изготовителя (элемент множества U) на конструкцию механизма поворота (элемент множества М) может определяться тем, что планетарный редуктор механизма исключается из рассмотрения, так как этому заводу не обеспечить нужный уровень термообработки и точности изготовления передач. Многие из факторов, влияющих на нагрузки, являются случайными событиями, величинами, процессами. Каждому сочетанию i факторов (определенный технологический вариант работы, квалификация управления, регулировка пусковой и тормозной аппаратуры и т. д.) соответствует некоторая вероятность появления Pi. При данном сочетании факторов нагрузки N =S на механизм или металлоконструкцию будут иметь свой закон распределения fi S). Для того чтобы определить суммарный закон распределения /(5) при всех рассматриваемых сочетаниях факторов, [c.117]

В основе корреляционного анализа лежат предпосылки, что зависимая переменная у и независимые переменные хг являются случайными величинами, которые нормально распределены и между ними может существовать стохастическая связь, при которой с изменением одной [c.325]

Представим себе изолированную систему, состоящую из большого числа п молекул, и выберем две любые из этих молекул. Пусть фазовая функция нашей системы, зависящая только от динамических координат первой выбранной молекулы, а ф(Р) функция, зависящая только от динамических координат второй молекулы. Тогда функции (f P) и ф Р), рассматриваемые как случайные величины, не будут независимыми, так как неизменность полной энергии Е системы известным образом связывает между собой динамические координаты двух выбранных нами молекул. Можно, конечно, ожидать, что ввиду большого числа молекул эта стохастическая зависимость между величинами (f P) и ф(Р) окажется весьма слабой. В частности, мы можем до всяких вычислений предвидеть, что коэффициент корреляции этих двух величин окажется ничтожно малым. Это и действительно так, как мы скоро убедимся однако, во многих вопросах (в частности, при вычислении дисперсий сумматорных функций) такие коэффициенты корреляции приходится суммировать в очень большом числе, вследствие чего получаемые суммы часто оказываются даже бесконечно большими, порядок которых не позволяет пренебрегать ими ). Вот почему необходимо уметь найти хотя бы приближенные выражения для таких межмолекулярных коэффициентов корреляции. Этому вопросу мы и посвящаем настоящий параграф. [c.99]

При функциональной зависимости между переменными величинами каждому допустимому значению независимого переменного (аргумента) х соответствует определенное значение другой переменной у. Очевидно, что для случайных величин такого сцответствия нет. В этом случае существуют связи особого вида, называемые стохастическими (вероятностными) при которых одна случайная величина реагирует на изменение другой изменением своего распределения. [c.111]

Такой случай возникает достаточно часто, особенно при определении качественных показателей веществ, из-за отсутствия методов их автоматического измерения. При этом приходится определять какие-либо другие автоматически измеряемые величины исследуемого объекта, которые стохастически связаны с искомой ве-личной (ее косвенные показатели), и восстанавливать функцию связи между определяемой величиной и косвенными показателями. Отличие этого случая от предыдущего заключается в том, что здесь не только не задан вид функции или функционала между измеряемыми величинами и искомой, но неизвестен даже абор. измеряемых величин, который следует использовать, а сама зависимость между искомой и измеряемыми величинами носит сугубо стохастический характер. [c.20]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...