Частота события

Рис. 14.22. Зависимость между частотой события (аварии) и числом погибших в результате одного события на основе анализа для 100 АЭС

Относительной частотой события называется отношение числа М случаев появления этого события к общему числу N произведенных испытаний. При многократном повторении испытаний относительная частота события — имеет определенную [c.5]

Если при данных испытаниях может произойти только одно из рассматриваемых событий А , А , А , а вместе они появиться не могут, то такие события называют несовместимыми. Если при повторении экспериментов N события А и А2 появились и п.2 раз, то частота события А А 2, состоящего в появлении или события Ах или события А 2, очевидно, будет [c.13]

Частота события А случайного явления — п /п, где [c.162]

Лапласа о частоте события 70 [c.741]

Исследования показывают, что события, случайные при единичном испытании, при большом числе испытаний (при неизменных условиях опыта) начинают подчиняться некоторым неслучайным закономерностям, которые получили название вероятностных. Число появлений событий при испытаниях характеризуется частотой события W. Частотой события W называют отношение числа испытаний п, при которых событие произошло, к числу всех проведенных испытаний N. [c.20]

Частота событий в какой-то степени может рассматриваться как внутренняя характеристика явления, однако она есть случайная величина, зависящая от конкретной серии испытаний. При очень большом числе испытаний частота W почти перестает изменяться, приближаясь к некоторой величине Р, которую называют вероятностью. [c.20]

Так как частота событий была мала и не превышала уровня фона от космических лучей, то возникла необходимость в постановке контрольных опытов [c.239]

Если изобразить графически зависимость f(Л) от Л, получится кривая частоты распределения (рис. 91). Самая верхняя точка кривой, очевидно, соответствует тому значению Л, для которого частота события максимальна относительная частота любого другого значения определяется с одного взгляда. Так как в данную кривую включены все измерения, площадь, ограниченная ею, равна единице [c.247]

Дифференциальный и интегральный спектры. Один из основных способов статистической обработки — построение статистической функции распределения случайной величины . При этом нужно различать два вида функции распределения интегральную (функцию частоты события X меньше заданного значения х в данном статистическом материале ) и дифференциальную (т. е. функцию плотности вероятности). Дифференциальную функцию называют иногда статистическим рядом или сводкой данных и представляют в виде таблиц, гистограмм и т. п., если она показывает, сколько зарегистрировано событий, лежащих в каждом из заданных последовательных разрядов, т. е. участков, на которые разбита ось абсцисс. [c.10]

Частота события Л равна [c.61]

Вероятность частоты события А будет лежать между [c.67]

Если в последовательности независимых испытаний вероятность р случайного события остается неизменной, то как бы малы ни были данные числа е и б, всегда можно подобрать такое число п (т. е. число испытаний), что с вероятностью б, близкой к единице, можно утверждать, что частота события с погрешностью, не превосходящей е, равна вероятности этого события. Итак, при достаточно больших значениях п разность 1—р - —Р < е не превосходит сколь угодно малую величину б. [c.587]

Располагая, например, табличными данными о показаниях х, хс,. .., х некоторого прибора, использованного в ряде экспериментов, при желании можно приближенно построить соответствующий график Ш (х). Возьмем отрезок оси х, вмещающий все зафиксированные значения Х1, и разобьем его на т возможно мелких равных частей. Предположим, что п велико и каждая часть содержит некоторое количество точек Х . Деля количество точек, попавших в какую-нибудь из этих частей, на количество всех точек Х , т. е. на п, получим частоту события, состоящего в том, что зафиксированное показание прибора дает точку, которая попадает в эту часть. Если п. велико, то с достаточно большой вероятностью (см. закон больших чисел) можно предположить, что найденная частота с достаточно малой погрешностью может быть принята за вероятность попадания в рассматриваемую часть отрезка. [c.589]

Эмпирическая основа правила сложения (А1.1) заключается в том, что если относительная частота события А равна mjn, а события Лг — mjn, то частота появления или Л , или Лг равна т - - m- ln. Выражение (А1.1), таким образом, вытекает из соотношения Между частотами появления и вероятностями событий и, очевидно, может быть распространено на любое число взаимно исключающих событий Л , Лг,. .., Л . [c.320]

Положим, что ординаты гистограммы на рис. 1.А поделены на пАХ. Результирующий график известен как плотность распределения частот (А1.4). Относительная частота события в таком случае равна произведению ординаты графика плотности распределения частот .,/(яДХ) на интервал АХ. Поскольку площадь, ограниченная гистограммой, равна (% + Яг + 1 -4- ..) АХ = = пАХ, общая площадь под графиком плотности распределения частот равна единице. [c.323]

Для событий, не сводящихся к схеме случаев, т. е. когда в результате проведения п опытов заранее неизвестно, сколько раз может произойти событие А, существует понятие частоты события Р А), являющейся статистической вероятностью [c.65]

В общем случае, однако, наблюдается высокая точность при оценке частоты событий данного вида в серии событий. Последовательный анализ данных показывает, что обучение в процессе эксперимента практически отсутствует. По-видимому, все испытуемые имеют навык решения подобных задач. [c.38]

Вероятностью события называется численная мера степени объективной возможности этого события. Вероятность события Л обозначают Р (Л). Выполняя опыты, частоту или статистическую вероятность события можно определить по формуле [c.100]

Это свидетельствует о том, что в короткие промежутки времени молекулы самопроизвольно движутся из сосуда, содержащего две или меньше молекул (низкое давление) в сосуд, содержаш,ий три или больше молекул (высокое давление). Однако частота таких событий быстро уменьшается, если число молекул в системе возрастает. В реальной наблюдаемой системе число молекул обычно так велико, что вероятность самопроизвольного перехода вещества из области низкого давления в область высокого давления фактически мала. Только в верхних областях атмосферы число молекул на единицу объема настолько мало, что можно обнаружить самопроизвольные отклонения от средней плотности. Кажущийся голубой цвет неба можно объяснить преломлением света в области, где наблюдаются флуктуации плотности. [c.192]

Это предельное значение частоты принимают за меру вероятности появления данного состояния в заданных условиях. Мы перечислим сейчас простейшие свойства вероятностей, которые вытекают из соответствующих свойств предельных частот. При этом опыты, проводимые при одинаковых условиях, мы будем называть, как это принято в теории вероятностей, испытаниями, а факт появления данного состояния — событием. [c.23]

Нужно понимать, однако, что в действительности причинно-следственное соотношение между этими двумя понятиями вероятностью и предельной частотой, скорее, все же обратное. Устой- чивость частоты появления случайного события при многократных испыта- [c.24]

Чтобы оторваться от своих соседей и занять новое положение, атом должен случайно получить большую энергию активации, е , порядка его энергии связи, е ,. Вероятность такого события в соответствии с каноническим распределением пропорциональна экспоненте ехр (- г Т). Поэтому частоту прыжков на соседние узлы можно оценить, умножив частоту попыток оторваться от своего окружения, V, на ехр (- в Т). Но частота попыток оторваться есть просто частота колебаний атома при каждом колебании он делает попытку уйти со своего места, но терпит неудачу и возвращается обратно. Поэтому среднее время, Lt, прыжка на расстояние d имеет порядок [c.208]

При достаточно большом N частота случайного события мало отличается от вероятности, а математическое ожидание определяется как среднее арифметическое всех результатов испытания случайной величины [c.72]

Частотно-временных сигналов — ввод значений частоты, периода, синхронизация работы устройства по внешним событиям. Ввод частотно-временных сигналов возможен в двух режимах преобразование частоты входного сигнала до 1 МГц преобразование периода входного сигнала до 100 кГц. [c.60]

Рис. 14.19. Зависимость частоты событи , связанных с опасностью для жизни людей от числа погибших (смертности) в результате одного события

Показатели долговечности деталей первой группы могут оцениваться вероятностноч татистическими и детерминированными методами или обоими одновременно а деталей второй группы - только детерминированными. Это объясняется различием в частоте событий и недопустимостью наработок времени, при которых возможны аварии с катастрофическими последствиями. [c.168]

Если увеличивать общее число экспериментов N, то частота события будет приближаться к некоторому постоянному значению, относительно которого происходят колебания с амплитудой тем меньшей, чем больщее число проведено экспериментов. [c.13]

Следствие теоремы Лапласа — тс орем а Берну л Л и (закон больших чисел) при достаточно болызом числе испытаний с вероятностью, сколь угодно близкой к единице, можно ожидать, что частота события А будет сколь угодно мало отличаться от его вероятности, [c.70]

Наивероя гнойная частота события т/п с возрастание.м числа испытаний п будет приближаться к вероятности Р этого события. Вероятносп, того, что частота события А [c.70]

Частоту перехода молекул из жидкости в пар можно оценить и не прибегая к уравнению (2.61). Если жидкость находится вдали от критической температуры, то существенный вклад в тепловое движение вносят колебания молекул около временных положений равновесия. Пусть Vq — частота молекулярных колебаний. Тогда частота событий, при которых молекула случайным образом приобретает энергию Е, равна Vq ехр [—Е1кТ. Для интересующего нас случая перехода в пар имеем Е al т [c.58]

Средняя частота событий на протяжении здзсь П])ед1юлагается неизменной. Воспользовавшись получаемой из опыта оценкой га = га = Ni/t , где tl — время измерения, из (21) получим ф-лу для отыскания оценки [c.506]

Следствием пз приведенного выше является то, что с вероятностью близкой к единице, можно ожидать, что при достаточно большем числеспытсв частота события А будет мало отличаться от его вероятности (теорема Бернулли — закон больших чисел, теорема Чебышева). [c.67]

Информативность параметров АЭ-сигналов. АЭ-сигналы характеризуются амплитудой, длительностью, формой, временем появления. Поток сигналов, кроме того, можно характеризовать статистически средней частотой событий, спектральной плотностью, амплитудным и временньш распределениями, корреляционной функцией, федним значением, дисперсией. Каждая из перечисленных характеристик связана с физическим процессом, порождающим АЭ, и ее определение может дать информацию о протекании процесса или состояния объекта. Желательно измерить возможно большее число параметров потока АЭ-сигналов. Практически трудно определить многие параметры потока сигналов, обычно офаничиваются измерением нескольких основных характеристик, тем более, что некоторые из них взаимосвязаны. [c.163]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...