Cтраница 3
В книге изложены методы математической статистики, применяемые в экспериментальной физике. Авторами рассмотрены все аспекты обработки экспериментальных данных: методы оценки неизвестных параметров, критерии проверки гипотез, способы принятия вероятностно-достоверных решений и др. Излагаемый материал иллюстрируется многочисленными примерами из физики высоких энергий. Затрагиваемые в книге сложные вопросы математической статистики изложены в форме, доступной для самого широкого круга физиков-экспериментаторов. [31]
Затем, используя методы математической статистики, эта ги - - потеза или принимается или опровергается. [32]
Отдельные задачи и методы математической статистики также излагаются в настоящей книге. Однако достаточно полно здесь представлена лишь теория вероятностей и теория случайных процессов с дискретным временем. [33]
В последнее время методы математической статистики находят все большее применение в различных областях техники. Между тем в практике высоковольтного аппаратостроения и, прежде всего, при конструировании, испытании и исследовании выключателей высокого напряжения эти методы еще не нашли достаточно широкого приложения, хотя процессы гашения дуги подвержены значительному статистическому разбросу. Поэтому целесообразность широкого внедрения методов математической статистики в практику высоковольтного аппаратостроения, прежде всего при исследованиях и испытаниях отключающей способности коммутационных аппаратов, не вызывает никакого сомнения. [34]
В данной работе методы математической статистики предлагается применять для нахождения скрытых резервов повышения технико-экономической эффективности использования технологического оборудования. [35]
Обработку результатов ведут методами математической статистики, достаточно полно описанными в литературе. [36]
Стохастическое моделирование осуществляется методами математической статистики, позволяющими исследовать опоередованные причинно-следственные связи показателей результатов производственно-хозяйственной деятельности с факторами и условиями производства. Детерминированное моделирование в данном случае не всегда возможно. Использование математико-статистических приемов позволяет обойтись без специальных экспериментов. [37]
Результаты замеров обрабатываются методами математической статистики для получения математической модели процесса. Таким образом, в основе всего метода лежит эксперимент - пассивный или активный. [38]
Обработкой хронометрических наблюдений методами математической статистики установлено, что расположение вруба и различия в строении сланцевых пачек на различных участках шахтного поля шахты Кивиыли оказывают существенное влияние на производительность труда навалоотбойщиков. [39]
Обработка полученных данных методами математической статистики позволяет достоверно оценивать эффективность породо-разрушающих инструментов, режимов бурения, гидро - и невмо-ударников, выявлять зависимости между количественными показателями и параметрами режима бурения и решать другие подобные задачи. Обработка статистического материала, накапливаемого в процессе бурения скважин, с применением методов математической статистики позволяет сделать ценные выводы и во многих случаях дополнить результаты дорогостоящих исследований. [40]
Результаты измерений обрабатывают методами математической статистики, так как оценка достоверности получаемых результатов имеет большое значение, особенно в аналитических методах, использующих малые количества веществ. [41]
Рззулътати обработки данных методами математической статистики 1.7 J представлены в таблице. [42]
Полученные данные обрабатывают методами математической статистики и устанавливают норматив. [43]
ППП обработки данных методами математической статистики, применяемые для решения научно-технических и экономических задач. [44]
Обработка результатов наблюдений методами математической статистики должна являться вторым этапом анализа экспериментальных данных, следующим за разведочным анализом. [45]