Cтраница 3
Распознавание знаков может производиться методом статистического анализа, методом наложения масок и комбинаций этих методов. [31]
В этой главе рассматривается применение метода статистического анализа для определения гомогенности смеси. В случае негомогенных смесей подобные методы используются для определения индекса смешения. Автор ограничивается рассмотрением частного случая, когда диспергируемая фаза состоит из частиц одинакового размера, а дисперсионная среда ( основной компонент) является жидкостью и состоит из одинаковых, условно вводимых частиц, размер которых равен размеру предельных частиц диспергируемой фазы. Подобное предположение позволяет говорить о количестве частиц основного компонента в пробе. Конечно, рассматриваемый метод может быть также применен для анализа твердых сыпучих смесей, состоящих из частиц одинакового размера. [32]
Настоящая книга представляет собой теорию недавно развитого метода статистического анализа, так называемого последовательного анализа. Я пытался изложить материал на уровне, который сделал бы ббльшую часть книги, исключая приложения, доступной для читателей, математическая подготовка которых не выходит за пределы курса алгебры и математического анализа в объеме первого курса колледжа. Для понимания книги желательно также обладать некоторыми знаниями по теории вероятностей и математической статистики, что, однако, не является обязательным, поскольку в книге приводится краткий обзор таких основных положений этой теории, как случайные величины, распределения вероятностей и статистические гипотезы. [33]
Перечисленные особенности должны учитываться при выборе метода статистического анализа ИС. [34]
Положительным моментом является простота последующего использования методов статистического анализа информации по большому количеству обследованных. [35]
При описании смеси частиц конечной величины используется метод статистического анализа. Обычно предполагают, что распределяемая ( диспергируемая) фаза ( например, сажа) состоит из частиц одинакового размера, а дисперсионная среда ( например, каучук) является высоковязкой жидкостью, которую условно считают состоящей из частиц, размер которых равен размеру частиц диспергируемой фазы. Такое допущение позволяет ввести в качестве условной характеристики дисперсионной среды понятие количество частиц основного компонента в пробе. Само собой разумеется, что излагаемый ниже метод может быть распространен и на описание процесса смешения сыпучих материалов, состоящих из частиц одинаковых размеров. [36]
Совместное использование метода главных компонент [1] и методов статистического анализа позволяет упростить эту задачу. [37]
При описании смеси частиц конечной величины пользуются методом статистического анализа. Предлагаемый в этой главе метод может быть непосредственно применен только для анализа смесей частиц одинакового размера. Далее будет рассмотрен случай, когда в результате смешения получаются частицы также одного размера. [38]
Кроме того, мы дадим краткий обзор некоторых методов статистического анализа, которые особенно хорошо подходят для проектирования машинного моделирования. [39]
Из приведенных данных следует вывод о целесообразности широкого использования метода статистического анализа карт изоом. [40]
Хеннана - подробное и весьма полное изложение теории и методов статистического анализа временных рядов. В ней излагаются вероятностные основы, включающие корреляционную и спектральную теорию, а также теорию прогнозирования и фильтрации многомерных стационарных процессов, рассматриваются спектральное оценивание, статистические процедуры для рациональных спектров и регрессионные методы. Высокий математический уровень сочетается с наглядностью и доступностью изложения. [41]
Для оценки воздействия этих факторов на прошлогоднюю выручку может использоваться метод статистического анализа. [42]
Данные могут иметь различный вид, который иногда диктует выбор методов статистического анализа или по меньшей мере влияет на него. Таким образом, до начала изучения различных методов статистического анализа следует рассмотреть различные виды данных. [43]
Вероятностная оценка остаточного ресурса осуществляется на основе диагностирования трубопровода с привлечением методов статистического анализа. [44]
Таким образом, в СССР к 1948 г. была практически завершена разработка методов статистического анализа линейных систем. [45]