Задачи статистического анализа

Измерение любой экспериментальной величины осуществляется при воздействии помех, поэтому исследователь имеет дело со случайными величинами. Кроме расчета статистических характеристик случайных величин (математического ожидания, дисперсии, среднеквадратичного отклонения и т. д., см. 2.2) основной задачей статистического анализа результатов исследования (наряду с дисперсионным и регрессионным анализами, см. 5.5) является проверка статистических гипотез. [c.104]

Рассмотрим подробнее задачу статистического анализа нелинейных статистических систем типа уравнения (3.1). [c.141]

Задачей статистического анализа как основы дальнейшего исследования перечисленных выше задач является определение вероятностных характеристик движения нелинейной системы по заданным характеристикам ее структуры и вероятностным характеристикам возмущений. [c.142]

Существующие различные методы решения задач статистического анализа нелинейных динамических систем можно разделить в общем случае на точные и приближенные. К точным методам относятся такие, которые в принципе позволяют отыскать вероятностные характеристики исследуемых случайных процессов, определяющие их полностью в статистическом смысле п-мерные функции плотности распределения вероятностей или характеристики моментов высших порядков. Приближенное решение характеристических уравнений для соответствующих вероятностных распределений или моментов обусловливает множество приближенных методов анализа. [c.144]

Рассмотрим еще один из методов использования уравнений ФПК в задачах статистического анализа многомерных нелинейных систем [54]. Предположим, что динамическая система описывается системой дифференциальных уравнений первого порядка [c.161]

Основной задачей статистического анализа результатов наблюдений является проверка выдвинутой при планировании испытаний гипотезы в отношении значения оцениваемой характеристики ремонтопригодности. Процедуре проверки выдвинутой гипотезы в отдельных случаях должна предшествовать проверка гипотезы о виде закона распределения характеристики и гипотезы об однородности результатов наблюдений в рассматриваемом эксперименте. [c.292]

ЗАДАЧИ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 89 [c.89]

ЗАДАЧИ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА [c.89]

Основные задачи статистического анализа результатов измерений [c.388]

Некоторые задачи статистического анализа результатов измерений при нормальном распределении [c.419]

Для решения задач статистического анализа в проектных организациях необходимые статистические сведения [c.54]

Одной из задач статистического анализа результатов испытаний стеклопластиков является проверка тех или иных гипотез. Для этой цели в технических приложениях математической статистики используют критерии значимости, базирующиеся на теоретических распределениях различных типов и позволяющие при требуемой надежности вывода (уровне значимости) оценить соответствие эмпирического распределения. [c.105]

Задачи статистического анализа и контроля точности в машиностроении [c.672]

Классические работы Р. Фишера открыли новую страницу в истории биометрии они показали, что планирование экспериментов и обработка их результатов — это две тесно связанные между собой задачи статистического анализа. Это открытие легло в основу разработки теории планирования экспериментов, которая в настоящее время находит применение не только при проведении сельскохозяйственных опытов, на базе которых она возникла, но и в различных областях биологии, медицины, антропологии, в сфере других научно-практических дисциплин, включая и социально-экономические исследования. [c.306]

Обработку информации можно подразделить на первичную (расчет величин с использованием калибровочных зависимостей для измерительных трактов), основную, определяемую целями и задачами исследования, и дополнительную (выбраковка результатов, их статистический анализ и т. п.). [c.330]

Другим конструкциям свойственны нестационарные условия циклической нагруженности. Это является следствием изменчивости технологических сопротивлений, развиваемых мощностей, тепловых состояний, нестабильности колебательных состояний, динамических воздействий в условиях движения и ряда других причин. В связи с этим процессы переменной напряженности описываются на основе вероятностных представлений с использованием решений соответствующих задач статистической динамики упругих систем и статистического анализа результатов измерения эксплуатационной нагруженности в условиях службы изделий. [c.165]

Статистический анализ экспертных оценок. На основе накопленного современной прогностикой опыта различного рода процедур экспертных оценок можно утверждать, что наиболее важной задачей коллективной экспертизы является определение степени согласованности мнений экспертов по конкретным перспективам развития объекта прогнозирования и достоверности экспертных оценок. [c.77]

Рассматривая данные задачи, следует помнить, что систематизированный статистический анализ случаев хрупких разрушений деталей машин и элементов конструкций при низких температурах, осуществляемый с единых позиций, дает богатый материал для практического решения многих вопросов. Для принятия действенных мер по повышению хладостойкости конструкций важное значение имеют результаты фундаментальных исследований, направленных на установление физической картины протекающих процессов, а также на поиски различных критериев оценки склонности конструкций к хрупкости с позиций линейной и нелинейной механики разрушения. [c.183]

Невозможность выполнения операции интегрирования по любой переменной, ограниченная точность и диапазон изменений переменных в АВМ обусловили развитие нового направления в области вычислительной техники — построение комбинированных вычислительных систем. Это направление реализуется как путем сочетания решающих элементов с различным представлением величин (аналоговым и цифровым) в одной вычислительной машине, так и путем объединения моделирующих устройств и цифровых моделей при решении одной задачи. Разработанная для этих целей цифровая модель ЦМ-1 представляет собой специализированную вычислительную машину, состоящую из совокупности параллельно работающих решающих блоков, выполняющих одну или несколько математических операций в соответствии с заранее выбранными фиксированными алгоритмами. Наряду с разработкой электронных вычислительных машин проводились работы по созданию аппаратуры для статистического анализа, для отыскания корней алгебраических уравнений и построения корневых годографов, для решения интегральных уравнений и др. [c.264]

Задачи первой очереди в объеме 30 табуляграмм внедрены в 1975 г. Годовой экономический эффект от внедрения АПС УКП составил до 80 тыс. руб. Основной эффект от внедрения первой очереди заключается в подготовке к решению задач, которые без ЭВМ не могут быть поставлены вообще. Далее, появится возможность осуществлять многовариантные оптимизационные расчеты при планировании уровня качества, оперативно обрабатывать большие объемы информации, необходимой для принятия решений, методами математико-статистического анализа и др. [c.246]

Основная идея метода статистического моделирования (статистических испытаний) состоит в том, что многократно воспроизводится некоторая формализованная схема, являющаяся в одном случае формальным математическим описанием процесса функционирования реальной системы и в другом случае выступающая в качестве такого рода математической модели, вероятностные характеристики которой адекватны решениям задач математического анализа (значениям интегралов, решениям дифференциальных уравнений и т. д.). [c.13]

Задачами статистического метода анализа и контроля в литейном производстве являются [c.357]

Сбор статистических данных по отказам машин является первоочередной задачей. Статистические данные могут быть получены в результате анализа данных эксплуатации или проведения специальных испытаний на надежность. Отсутствие статистических данных по отказам или их неполнота и неудовлетворительное качество делают теорию надежности неполноценной. В связи с этим большое внимание должно быть уделено [c.55]

ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ [c.141]

К задачам статистической динамики нелинейных систем относятся такие, как анализ движения по его вероятностным характеристикам, исследование надежности, экономической эффективности, вопросы синтеза оптимальных систем на основе исследования статистических критериев эффективности и вероятностных ограничений и др. [c.141]

При статистическом анализе нелинейных динамических систем обычно возникает задача приближенной замены нелинейных функций, входящих в систему дифференциальных уравнений, более простыми. Так, например, статистическая линеаризация позволяет во многих практиче ских случаях находить линейные эквиваленты для нелинейных преобразований и применять для нелинейных систем хорошо разработанные методы, которые подробно рассмотрены в I главе и в [33, 69, 85]. Если нелинейные функции не могут быть описаны математически, то задача сводится к выбору подходящей аппроксимации совместно с методами статистической линеаризации [29]. Таким образом, может быть решена задача идентификации нелинейных систем. Отличительная черта рассматриваемых приближенных методов состоит в том, что анализируются соотношения между статистическими характеристиками процессов, а не между самими процессами. Это приводит к тому, что 10 147 [c.147]

В практике статистического анализа нелинейных динамических систем большое распространение нашли методы статистической линеаризации [33, 69, 85], позволяющие в ряде случаев существенно упростить задачу исследования. Рассмотрим применение такого подхода к исследуемому классу динамических систем. Предположим, что в уравнении (6.2) s = 0 ц, = 0 -ую = 0 Q = N = = М = Q, что соответствует последнему из рассмотренных выше частных случаев [c.244]

Одной из основных задач регрессионного анализа при исследовании данных эксплуатации или испытаний машин является получение статистической модели, устанавливающей связь между признаком ремонтопригодности и факторами ремонтопригодности. [c.90]

Методы статистического анализа эксплуатационной информации, используемые для решения задач ремонтопригодности, рассмотрены в гл. 17. [c.126]

Мы не рассматриваем способ отыскания функций распределения доремонтных и межремонтных сроков для различных видов эксплуатируемого оборудования и машин. Это самостоятельная и очень важная задача статистического анализа, выполнение которой требует длительных и обширных наблюдений в различных условиях и зонах эксплуатации. Методика обработки таких материалов достаточно подробно описана и является общеизвестной. [c.25]

Наиболее полный анализ случайных процессов может быть проведен путем определения соответствующих многомерных распределений вероятности для различных моментов времени. Однако такой анализ представляет значительные практические трудности. Поэтому важнейшей задачей статистического анализа при динамических пспы-таннях автомобиля является определение текущих значений вероятностных характеристик. Наиболее информационные нз них (глобальные экстремумы, первый начальный и второй центральный моменты) необходимы для решения даже самых простых прикладных задач. Кроме того, но оценкам, полученным за короткие интервалы времени, проверяется стационарность исследуемого процесса. [c.128]

Теория обнаружения сигналов в той форме, в какой она применяется сейчас для описания действий человека, является развитием исследований, посвященных задачам статистического анализа радиолокационных сигналов. Лежащие в ее фундаменте теоретические разработки в основном были выполнены Вальдом [95]. Вскоре эти идеи были разработаны и применены в психофизике, сначала в работах Петерсона, Бердсолла и Фокса [64] и Светса, Таннера и Бердсолла [88]. Грин и Свете [38] дали исчерпывающее описание предмета и обзор психофизических приложений. [c.322]

Выбор метода построения модели должен учитывать особенности системы функциональных связей, характер распределения случайных значений Х/, а также требования к объему информации о выходных показателях У/. Для задач вероятностного анализа ЭМУ уу = /у (х,-) представляется в общем виде, как было видно из предыдущих рассуждений, сложными и нелинейными уравнениями, для которых не может быть гарантирована явновыраженность и дифференцируемость. Входные параметры являются, как правило, непрерывными в границах поля допуска случайными величинами, а вероятностные законы их распределения могут быть в принципе различны. Для выходных показателей обычно требуется полная статистическая характеристика на основе методов, используемых в теории вероятностей. [c.131]

Как видно из рис. 5.11, последующее использование полученных зависимостей для статистического анализа эксплуатационной нестабильности данного АД дает достаточно высокую достоверность при значительном (до трех раз и более) сокращении объема вычислений. Важно отметить также сравнительную простоту алгоритмизации самой процедуры перестройки модели и возможность ее выполнения нетго-средственно ЭВМ. Поэтому составной частью программного обеспечения стохастической модели должен быть блок преобразования функциональных связей, автоматически обеспечивающий в соответствии с выбранным планом реализацию алгоритмов полиномиальной аппроксимации, далее непосредственно используемой при решении статистической задачи. [c.138]

Рассмотренный алгоритм может быть применен для обработки статистики по нескольким рабочим показателям объекта. При этом не накладьтается ограничений на количество таких показателей. Кроме того, если предусмотреть долговременное хранение промежуточной информации о накопленных статистических данных, например, на магнитных дисках, можно последовательно наращивать статистику, получая окончательные гистограммы за несколько обращений к ЭВМ. Это оказывается полезным при значительных затратах времени на рещение задачи вероятностного анализа. [c.259]

Определение количественных значений показателей биоповреждений при одновременном действии нескольких факторов во времени, а также при проведении ускоренных испытаний сводится к решению задачи регрессивного анализа. Процесс биоповреждений рассматривают как явление статистическое, а результат эксперимента подвержен случайному разбросу. Применение планирования эксперимента позволяет уменьшить число опытов, а также получить математическую модель процесса биоповреждений [31]. Ее исследование позволяет показать значения целевой функции в тех точках факторного пространства, которые экспериментально не изучались, при этом под целевой функцией понимают некоторый показатель процесса г)=ф(х1, х ,. .., х ), где Х1, х .— независи- [c.69]

Используя микроЭВМ и микропроцессоры, встроенные непосредственно в приборы дефектоскопии, можно будет решить многие задачи расширить функциональные возможности цриборов и сократить время на их настройку, калибровку и перестройку режимов работы повысить достоверность и точность контроля благодаря самодиагностике по специальным тестам и переходу к многопараметровым измерениям повысить производительность контроля сокращением времени измерений получить документ контроля с результатами статистического анализа обслуживать приборы низкоквалифицированным персоналом с перспективой полной автоматизации контроля через автоматическую систему управления технологическими процессами. [c.147]

Анализ точности изготовления сверл и метчиков производился методом математической статистики. Этот метод позволяет не только объективно оценить стабильность исполнения размеров важнейших конструктивных элементов и геометрических параметров, но также выявить причины, вызвавшие неустойчивость технологического процесса и выработать на этой основе рекомендации для улучшения или исправления его. Примененный метод статистического анализа позволил решить три взаимосвязанные задачи 1) изучить степень устойчивости технологического процесса изготовления сверл и метчиков и выявить причины, вызвавшие его нестабильность 2) определить суммарную точность исполнения размеров сверл и метчиков по всем контролируемым параметрам, предусмотренным ГОСТом и ведомственными техническими условиями, действующими на заводах промышленности 3) определить точность настройки технологического процесса изготовления сверл и метчиков на всех этапах получения окончательных размеров. [c.63]

Предложено решение некоторых задач интерполяции и аппроксимации, воз-нинающ 1х при моделировании процессов упруго-пластического деформирования элементов конструкций и деталей машин и при решении соответствующих краевых задач экспериментальными методами. Для этой цели использована кусочнокубическая интерполяция и полиномиальная аппроксимация, основанная на методе наименьших квадратов (МНК) со статистическим анализом. Дано краткое описание алгоритма МНК с автоматическим выбором степени оптимального полинома. Иллюстраций 5. Библ. 5 назв. [c.222]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...