Эмпирическая кривая - распределение
Cтраница 2
Внедрению статистических методов должны предшествовать статистический анализ точности технологических процессов, выявление соответствия положения эмпирической кривой распределения полю допуска контролируемого параметра и отладка процесса для обеспечения его стабильности во времени. [16]
Следует отметить, что при статистических методах анализа важно знать, с какой степенью приближения эмпирическую кривую распределения, характеризующую какой-либо технологический процесс, можно принять за кривую нормального распределения. Эта задача решается на основе хорошо разработанной теории оценок. [17]
 |
Схема смещения центра группирования эмпирической кривой распределения относительно номинального размера. [18] |
АИ - координата середины поля допуска относительно номинального значения составляющего размера; а - - коэффициент относительной асимметрии эмпирической кривой распределения отклонений t - ro размера. [19]
При однозначной связи уровней и расходов воды следует произвести увязку равно-обеспеченных значений наивысших уровней воды, вычисленных по эмпирическим кривым распределения, и максимальных расходов воды, расчет которых производится по данным многолетних наблюдений методом наибольшего правдоподобия или методом моментов согласно требованиям пп. Если не представляется возможным произвести расчет указанными методами, допускается применять графоаналитический метод расчета, который рекомендуется осуществлять в такой последовательности. [20]
Если же число наблюдений величины X значительно ( желательно не менее 200), то по опытным данным можно построить эмпирическую кривую распределения, сопоставить ее с кривой теоретического закона распределения, который должен иметь место в условиях опыта, и определить эмпирические числовые параметры распределения -, соответствующие установленному теоретическому закону. [21]
Если же число наблюдений величины х значительно ( желательно не менее 100), то по опытным данным можно построить эмпирическую кривую распределения, сопоставить ее с кривой теоретического закона распределения, должного иметь место в условиях опыта, и определить числовые параметры распределения, соответствующие установленному теоретическому закону. В обоих случаях следует определить средние ошибки вычисленных параметров. [22]
При решении задач рассматриваемого класса для получения достаточно точных результатов целесообразно в каждой точке плана реализовать не менее 50 опытов, по которым рассчитываются оценки дисперсии s2u, коэффициентов вариации vu и формы кривой распределения PIU и Эги, а также подбирается эмпирическая кривая распределения ( достаточно полезны при этом кривые Джонсона [4, 44]); далее можно определить: xmin a - минимально допустимое с риском а значение качества работы объекта ( например, прочности), которое необходимо максимизировать ( для повышения надежности работы конструкции); а хНОрм - вероятность получения продукции с качеством ниже нормативного или брака, которую необходимо минимизировать. [23]
 |
Гистограмма распределения результатов 248 повторных измерений на микроинтерферометре специальной меры для проверки приборов, служащих для измерений шероховатости поверхности. [24] |
Если бы в каждом отдельном случае мы могли располагать большим числом ( несколькими сотнями) повторных измерений, то как истинные размеры измеряемого объекта ( иначе говоря, параметр а), так и общую зону рассеивания результатов примененного метода измерений ( иначе говоря, его точность, характеризующуюся параметром а) было бы сравнительно легко определить, построив эмпирическую кривую распределения результатов измерений. [25]
 |
Полигон распределения / и кривая нормального распределения 2. [26] |
Вершины ординат соединяются прямыми линиями. Построенная таким образом эмпирическая кривая распределения носит название полигона. [27]
 |
Кривые плотности и вероятности. [28] |
В практических примерах данные о распределении той или иной случайной величины находятся путем наблюдений. Всякий наблюденный ряд распределения частот называется эмпирической кривой распределения и для дискретной случайной величины имеет вид многоугольника ( полигона), а для непрерывной - вид гистограммы. [29]
Соединяя середины прямоугольников ломаной пунктирной линией, получим эмпирическую кривую распределения отклонений. Выравниваем эмпирическую кривую распределения по кривой нормального распределения, для чего определяем значение ординат теоретической кривой. [30]
Страницы: 1 2 3