Сопоставление эмпирического распределения с теоретическим

СОПОСТАВЛЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ С ТЕОРЕТИЧЕСКИМ [c.220]

Функция распределения F (х) дает исчерпывающее представление и о таких одномерных случайных, величинах, для которых плотность вероятности ф (х) не может быть применена, но несколько уступает последней в случаях, когда та существует в наглядности графического представления расхождения между распределениями (рис. 2.2, б). Практически весьма удобным приемом для сопоставления по внешнему виду эмпирических распределений с теоретическими является их нанесение на вероятностную бумагу, на которой нанесена вероятностная сетка, показанная на рис. 2.2, в. [c.27]

Сопоставление полученного из наблюдений эмпирического распределения с теоретическими кривыми распределения требуется для различных целей. В частности, это может оказаться нужным для установления коэффициентов, входящих в формулы 220 [c.220]

Сопоставление полученного из наблюдений эмпирического распределения с теоретическими кривыми распределения и, в частности с кривой Гаусса, может быть выполнено несколькими способами. Это сопоставление может потребоваться для установления поправочных коэффициентов при замене эмпирического распределения по закону Гаусса, а также для анализа технологического процесса, на основе которого получено данное эмпирическое распределение. В технологических исследованиях, кроме того, часто возникает задача подбора теоретического закона на основе эмпирического распределения. [c.325]

Статистический метод — 597 — Анализ контрольных документов — 636 — Внедрение — 642 — Исключение предположительно установленного переменного рассеивания — 641 — Исключение предположительно установленного смещения центра группирования — 640 — Применяемые понятия, термины и обозначения— 599 — Сопоставление практических для всей партии распределений с теоретическими — 642 — Суммарная оценка изменяемости во времени по методу упорядоченных выборок — 642 — Эмпирические групповые средние отдельные— Установление значимости расхождений—641 — Эмпирические групповые средние квадратические — Установление значимости расхождений — 641 — Переменные во времени рассеивания по скользящей сигме и по способу наименьших квадратов — Установление характера — 641 [c.373]

С целью выявления вида функции F(A) в [56, 57] проводили специальные исследования на образцах различных марок сталей в нескольких коррозионных средах. По результатам испытаний строили эмпирические функции распределения Р(к). Их сопоставление с теоретическими распределениями показало, что эти функции соответствуют распределению Вейбулла. Таким образом, распределение глубин проникновения коррозии является распределением минимальных значений, которое независимо от вида исходного распределения асимптотически описывается распределением Вейбулла. [c.132]

Время от времени должны обязательно делаться сводки результатов последующего контроля готовой продукции (сплошного и выборочного) и текущего контроля по контрольным диаграммам в виде а) построения практических кривых распределения и сопоставления их с теоретическими (метолами, указанными на стр. 642) и б) построения эмпирических точностных диаграмм (если резуль- [c.637]

На рис. 3.2Й приведены теоретическая кривая плотности вероятности для линейной функции Ь (t) при = 0,85 и эмпирический полигон распределения ошибок измерений одной и той же детали разными штангенциркулями, разными контролерами, производимых в неодинаковых производственных условиях. На том же рисунке нанесена кривая гауссова распределения. Сопоставление интегральных кривых закона Гаусса и распределения с линейной функцией Ь (/) [c.101]

Б. Сопоставление эмпирического распределения с теоретическими кривыми распределения. Сопоставление полученного из наблюдений эмпирического распределения с теоретическими кривыми распределения требуется для различных целей. В частности, это может оказаться нужным, для установления расчётных коэфициентов, входя-щнх в формулы расчёта ошибок кинематиче- [c.306]

Наиболее простым, ориентировочным приё мом сопоставления является общее сравнение по внешнему виду полученной из опыта гистограммы или полигона распределения с соответ-счвующим семейством теоретических кривых. Результаты сравнения будут более надёжными, если эмпирические и теоретические распределения имеют одинаковые масштабы и контроль соответствия может производиться наложением их кривых друг на друга. [c.307]

О методах сопоставления эмпирического и теоретического распределений см. [70] (графическое сопоставление) и [ 6], [81] в с шске литературы. [c.33]

На рис. 10 сплошными линиями изображены теоретические распределения плотности (кривая 3) и интегральной вероятности (кривая 4), аппроксимирующие эмпирические спектры. При сопоставлении спектров амплитуд нагрузок, полученных при однопараметрической схематизации случайных процессов, видно, что распределения, схематизированные по максимумам, располагаются в области более высоких нагрузок и характеризуются большим повреждающим усталостным воздействием, чем распределения, схематизированные по размахам. С этой точки зрения рассмотренные методы схематизации могут быть охарактеризованы как предельные, поскольку повреждающее действие спектров, полученных другими методамй, имеет промежуточное значение. [c.23]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...