Статистическая кривая

Cтраница 1

Статистическая кривая на рис. 127, а характеризует распределение отказов у автоматов разгрузки I типа. Как видно, в данном случае плотность распределения отказов соответствует экспоненциальному закону. [1]

Экспериментальная установка Гровера, Мунро и Чалмерса ( 1948 для наблюдения непрерывного перекода Диаграммы напряжение - деформация через точку, соответствующую напряжению, равному нулю.| Опыты Гровера, Мунро и Чалмерса ( 1948 на растяжение и сжатие при плавном переходе через нулевую точку диаграммы напряжение - деформация. Для измерения деформации образца диаметром 0 4 дюйма использовался экстензометр с ценой Деления шкалы 4 68 - 10-в. Вдоль оси ординат откладывается Р - нагрузка в тоннах. [2]

Статистическая кривая, согласованная с результатами испытаний, показывает, что имело место некоторое значительное отклонение от прямой линии и что оно было такого характера, который позволял считать его вызванным увеличением длины образца н уменьшением поперечного сечения. Однако этот эффект был порядка менее одного процента, в связи с чем возникала мысль, что прежде чем считаться с таким результатом, следует обратить большее внимание на экстензометрию н приложение нагрузки. Вследствие этого никаких деталей подбора кривых к экспериментальным данным в отчете не приводится ( Гровер, Мунро, Чалмерс ( Grovef, Munro and Chalmers [1948, 1], стр. [3]

Статистические кривые для выбранной группы объектов могут быть представлены, например, зависимостью максимальной добычи нефти от величины начальных извлекаемых запасов или зависимостью пористости от проницаемости пласта. [4]

Примером могут служить статистические кривые, показывающие изменение фонда эксплуатационных скважин в процессе эксплуатации залежи от накопленной добычи или расчет коэффициента падения дебита скважин, при помощи которого строят кривые дебит - время. При построении последних не вникают в физическую суть явлений, а пользуются теорией вероятностей, в частности законом одинаковых предположений, согласно которому у двух скважин, имеющих в течение двух-трех лет одинаковую добычу, и в дальнейшем изменение их дебита будет одинаковым. [5]

Чисто теоретическая задача аналитического выражения любой статистической кривой, как всякая задача интерполирования, всегда может быть решена, и притом бесчисленным множеством способов; в частности, благодаря более или менее значительным отклонениям от теоретической кривой, которые теория вероятностей разрешает статистическому распределению, мы имеем полную возможность, даже располагая небольшим числом произвольных параметров, получить удовлетворительную теоретическую кривую. Практика показывает, что в большинстве случаев этого можно достигнуть, применяя кривые Пирсона, зависящие от 4 параметров; но теоретически, в смысле соответствующей схемы теории вероятностей, эти кривые обоснованы лишь в случае небольшого уклонения от нормальной кривой. Поэтому интересно было бы найти причину этого соответствия в тех случаях, где оно действительно имеет место при большом числе наблюдений. [6]

Дифференциальная кривая распределения. [7]

По форме дифференциальная кривая чаще всего является статистической кривой распределения с одним максимумом, но она может быть и другой: она зависит от характера дисперсности системы. [8]

Интегральная кривая [ IMAGE ] Обработка интег-распределения ральной кривой для построе.| Дифференциальная кри вая распределения. [9]

По форме дифференциальная кривая чаще всего представляет собой статистическую кривую распределения с одним максимумом, но она может иметь и другую форму, это зависит от характера дисперсности системы. [10]

Формулы ( 1 - 4) - ( 1 - 14) позволяют, имея статистические кривые ij ( /) для элементов, найти вероятность безотказной работы системы в течение заданного времени t или найти с заданной вероятностью Р время работы без отказов. [11]

Не ограничиваясь техническим интерполированием, а нащупывая и проверяя - эмпирически теоретические схемы, соответствующие статистическим кривым, которые повторяются, как постоянные признаки, закономерно связанные с статистическими совокупностями определенного типа, нужно стремиться постепенно притти к цельной теории рассматриваемых явлений; в этом отношении очень поучительна молекулярная физика, которая должна была бы служить образцом для теоретических построений в других отделах статистики. [12]

Выводы статистики приобретают ценность тем большую, чем обширнее материал, на основе которого построена гауссова или иная статистическая кривая. [13]

Этот закон в натурном моделировании играет ту же роль, что и закон одинаковых предположений при построении статистических кривых. [14]

Скорость движения зоны является функцией концентрации движущегося иона в зоне и вследствие этого кривая вымывания вместо формы, отвечающей статистической кривой, приобретает размытый хвост и более крутой передний фронт или крутой задний и размытый передний фронт. Это зависит от вида изотермы адсорбции. Это показывает уменьшение сродства к смоле с ростом концентрации отдельных ионов, и задний фронт кривой вымывания - делается более крутым. [15]

Страницы: 1 2 3 4