Вероятностно-статистический метод

Cтраница 3

На первом этапе исследований для выявления типа режима применяют комплекс вероятностно-статистических методов: тренд, гармонический, регрессионный анализы, автокорреляция. В результате этого выделяют основные компоненты режима: тренд, периодическую и случайную составляющие, определяют степень связи режима подземных вод с климатическими и гидрологическими факторами, а также связь режима изменения уровней на разных участках изучаемой территории, в разных водоносных горизонтах. Эти методы позволяют выполнить районирование территории по особенностям режима, выявить степень нарушенности естественного режима техногенными воздействиями. Для естественного режима характерно преобладание периодической и случайной составляющей, для нарушенного - тренда. [31]

К первой категории возможных областей применения - категории высокой работоспособности вероятностно-статистических методов - отнесем те ситуации, в которых свойства а) - в) статистической устойчивости исследуемой совокупности, бесспорно, имеют место либо нарушаются столь незначительно, что это практически не влияет на точность статистических выводов, полученных с использованием теоретико-вероятностных моделей. Эти результаты и язились основой составления так называемых таблиц выживаемости ( см. [102]), в определенной мере и в определенном смысле ( а именно, в среднестатистическом, но не в индивидуальном, конечно. [32]

Для анализа качества напряжения в электрических сетях перспективным является применение вероятностно-статистических методов, позволяющих определить обобщенные математические показатели вероятности возникновения и длительности существования отклонений напряжения данной величины для отдельных пунктов сети. [33]

В связи с этим представляется целесообразным нагрузочную способность цеховых трансформаторов определять вероятностно-статистическим методом. [34]

Схема переработки нефтепродуктов. [35]

Условия функционирования химико-технологических, нефтеперерабатывающих и нефтехимических систем таковы, что применение вероятностно-статистических методов для их анализа не всегда дает удовлетворительные результаты. Это связано как с трудностями вычислительного характера, так и с наличием неопределенностей не только вероятностной, но и нечеткой природы. Законы распределения параметров технологических способов производства имеют вероятностно-нечеткую природу вследствие субъективности учета, контроля и оценки результатов производственно-хозяйственной деятельности, а также поддержания показателей производственного процесса около планируемого уровня в течение очередного шага дискретности. [36]

Для практического использования разработано руководство по диагностированию глубинного бурового оборудования с использованием вероятностно-статистических методов. [37]

В период становления кибернетики среди ученых-экспериментаторов нередко вспыхивали дискуссии о пределах применимости вероятностно-статистических методов. [38]

Эта позиция обращает на себя внимание прежде всего убежденностью в принципиальной возможности применения вероятностно-статистических методов как на эмпирическом, так и на теоретическом уровне науки, и может успешно применяться при решении задач медико-биологических наук. Вероятностно-статистические теории, как известно, неполны. Однако к ним приходится прибегать с целью отыскания причинных связей между явлениями. [39]

Следует отметить, что основным методом оценки надежности любого адсорбционного аппарата является использование вероятностно-статистических методов. [40]

Вопросам анализа оценки информативности признаков посвящен ряд работ [1-3], где рассматриваются особенности вероятностно-статистических методов, а в [4, 5] - принципы адаптивных методов. В работе [6] приводится сравнительный анализ обоих подходов к решению задач классификации и показано, что адаптивный метод, построенный на минимизации среднеквадратической ошибки, для равного количества выборок ситуаций классов эквивалентен оптимальному статистическому классификатору, а простая модификация метода адаптации позволит сходиться к почти оптимальному статистическому классификатору даже при неравном количестве выборок ситуаций обоих классов. [41]

Приведем, следуя книге А. П. Васьковского [7], примеры такого исследования и роли в нем вероятностно-статистических методов. [42]

Еще более важную роль играют для нас общий подход и конкретные результаты А. Н. Колмогорова в приложениях вероятностно-статистических методов. Без его работ, личного влияния и примера мы вообще не понимали бы, что такое эффективное естественнонаучное приложение теории случайных процессов и в каких областях науки такие приложения возможны. Собственно говоря, в данной книге проводится та мысль, что приложения такого уровня глубины и эффективности, как, например, колмогоровская теория локального строения турбулентности, доступны лишь Андрею Николаевичу, в то время как другие исследователи должны удовлетвориться более скромным уровнем согласия с действительностью, следовательно, и более скромными выводами. Тем более мы должны быть благодарны А. Н. Колмогорову за установление действительно яркого идеала научного достижения. [43]

Для анализа качества напряжения в осветительных сетях и прогнозирования срока службы ламп перспективным является применение вероятностно-статистических методов, позволяющих определять обобщенные математические показатели вероятности возникновения и длительности существования отклонений напряжения данного значения для отдельных точек сети, а также для совокупности точек сети и электроприемников. [44]

Можно лишь условно разделять исследуемые реальные ситуации на: 1) относящиеся к области высокой работоспособности вероятностно-статистических методов; 2) лишь с натяжкой укладывающиеся в рамки статистического ансамбля ( категория допустимых вероятностно-статистических приложений); 3) недопустимые для вероятностно-статистических приложений. Однако и применительно к последней категории ситуаций в ряде случаев помимо методов анализа данных используют статистические методы, основанные на концепции субъективных вероятностей. [45]

Страницы: 1 2 3 4