Критерий оценки расхождения дисперси

Ошибки среднего значения в основном составляют примерно 4%, а для отдельных серий достигают 6, 7 и даже 12%-Оценка значимости расхождения дисперсий (полученных по методу Локати и при постоянной амплитуде напряжений), произведенная по критерию Фишера при 5%-ном уровне значимости, показала, что для значительной части образцов различие между дисперсиями должно быть признано значительным. Следовательно, среднее квадратическое отклонение, полученное при испытаниях по методу Локати, не может служить надежной оценкой рассеяния пределов выносливости. [c.185]

Для оценки значимости или случайности расхождения дисперсий температуры, рассчитанных по данным за дневной и ночной сроки, воспользуемся критерием Гд, который, согласно [39, 49], может быть определен из выражения [c.59]

Для оценки значимости или случайности расхождения дисперсий температуры, рассчитанных по данным наблюдений ИСЗ и радиозондов, также применим критерий Гн (см. табл. 2.13). [c.76]

Определение необходимого периода осреднения (с точки зрения его репрезентативности) в работе [47] дано лишь качественно и на примере только данных температуры, поэтому целесообразно провести также и количественную оценку (с помощью ка-кого-либо статистического критерия) временной устойчивости получаемых климатических показателей, причем для всего комплекса исследуемых физических величин (температуры, влажности воздуха и озона). Одним из методов решения этой задачи может быть метод определения значимости расхождения средних величин и дисперсий, рассчитанных по двум независимым выборкам, входящим в некоторую генеральную совокупность, при условии их стационарности. (Временные ряды стационарны в том смысле, что элементы каждого из них, рассматриваемые как случайные величины, имеют одинаковые математические ожидания и дисперсии, хотя, может быть, и меняющиеся от одного ряда к другому [33]). [c.70]

Учитывая большую практическую ценность работ по статистическим оценкам и критериям, связанным с нормальным распределением, остановимся на ряде методов рациональной обработки результатов наблюдений, полученных на этой основе. Рассмотрим случай статистической проверки некоторых предположений об оценках среднего, дисперсии, а также об отсутствии систематических ошибок или расхождений двух методов измерений. Последние необходимы при проверке равноточности наблюдений. Как было показано выше, результаты измерений позволяют получить оценку математического ожидания наблюдаемого параметра, которая является случайной величиной. Наряду с использованием интервальной оценки иногда целесообразно оценить абсолютную ошибку, которая совершается при замене тих. Если результаты измерений равноточны и лишены систематической ошибки, то абсолютная ошибка, вызванная использованием среднеарифметической величины х вместо математического ожидания т нормальной случайной величины X, определяется как [16] [c.420]

Сравнение двух групп наблюдений. Весьма часто сравнивают результаты наблюдений за работой двух станков, приспособлений и т. п. Прп этом необходимо определить, являются лп эти наблюдения выборками из одной или разных генеральных совокупностей. Для сравнения используют различные подходящие критерии, например, оценку случайности расхождения между выборочными дисперсиями можно вести но криггерию Романовского [7, 20]. [c.89]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...