Cтраница 3
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. [31]
Исследование случайных погрешностей основывается на выводах теории вероятности и математической статистики. При изучении случайных погрешностей изготовления удобно пользоваться кривыми распределения, которые строятся на основании многократных наблюдений одного и того же явления. По эмпирическим кривым распределения можно в первом приближении оценить, какому из известных законов распределения ближе всего соответствует распределение исследуемой случайной погрешности. [32]
При графическом представлении ряда распределения по оси абсцисс наносятся интервалы, а по оси ординат - соответствующие им частоты. Построенная диаграмма называется гистограммой распределения. Если середины интервалов соединить ломаными линиями, то получим эмпирическую кривую распределения. Далее тип теоретической кривой распределения выбирается с учетом найденного эмпирического распределения. Здесь мы не будем подробно рассматривать вопросы построения эмпирических законов распределения, а ограничимся приведением лишь некоторых примеров. [33]
Снимет четкий k oiupojib и управление качеством продукции. Ннедреншо статистических методов должны щюдшсствовать статистический анализ точности технологических процессов, иымнлепие соошетствия положения эмпирической кривой распределения полю допуска контролируемого параметра и отладка процесса для обеспечения сто стабильности во времени. [34]
Однако опыт применения кривых С. Н. Крицкого и М. Ф. Менкеля для месячных и декадных расходов ряда рек ( Камы, Оби, Днестра, Днепра и др.) показал, что они в состоянии обеспечить приемлемую точность построения диспетчерских графиков. Обусловлено это, как указывалось ранее, тем, что диспетчерские графики зависят главным образом от первых двух статистических моментов и в меньшей степени от типа теоретической кривой распределения. Поэтому часто оказывается целесообразным ( для упрощения и идентичности расчета) брать кривые Пирсона III типа даже в тех случаях, когда этот тип теоретических кривых не лучшим образом аппроксимирует эмпирическую кривую распределения. [35]
По эмпирической кривой распределения вероятности ( частоты) можно установить, что, например, для периода повторяемости 10 лет минимальный расход составляет 22 6 м3 / с. Другими словами, в течение одного семисуточного периода каждые 10 лет самый низкий средний расход составляет 22, 6 м3 / с. В 90 % случаев расходы в течение семису-точных промежутков должны превышать это значение. Эмпирическая кривая распределения вероятности вычерчивается на специальной логарифмической бумаге, так как гидрологические крайности ( паводки и пересыхания) не описываются симметричной кривой нормального распределения вероятностей, на которой основан весь статистический метод. Учет именно минимальных расходов при рассмотрении разбавления сточных вод природной водой особенно важен потому, что средний расход воды в данном источнике за все годы наблюдений составил 178 м3 / с. Если бы при расчете количества сбрасываемых в водоем сточных вод исходили из среднего, а не из минимального расхода воды в водоеме, то последний в течение длительного промежутка времени находился бы в условиях сильного загрязнения. С другой стороны, по мнению многих специалистов, базирование на самых, низких значениях ежедневных расходов ( в данном случае 18 1 м3 / с) приводит к чрезмерным ограничениям на сброс в водоем загрязняющих веществ. [36]