Cтраница 2
Статистические методы позволяют найти среднее квадратичное отклонение частицы от начального положения как функцию времени. Эта задача была решена в начале XX в. [16]
Статистические методы, основанные на сравнении количества ошибок, являются линейными и поэтому не адекватно отражают нелинейные динамические свойства саморегулирующихся рынков и не справляются с траекториями хаотичной модели. [17]
Статистические методы в термодинамике, Всесоюзное химическое об-во им. [18]
Статистические методы применяют почти во всех подотраслях химической промышленности. Наиболее широко их используют в промышленности химического волокна. В могилевском ПО Химволокно статистический контроль был внедрен одновременно с пуском и освоением производственных мощностей, что способствовало досрочному их освоению. [19]
Статистические методы могут быть использованы при решении ряда технологических задач, связанных с определенными и неизменными условиями обработки. Вместе с тем статистическими методами исследования пользуются в тех случаях, когда механизм явлений еще недостаточно изучен или когда исследуемые величины не могут быть определены техническим расчетом. Другой метод определения ожидаемой точности - расчетно-аналитический - позволяет вскрывать механизм явлений, происходящих в процессе обработки и указывает способы сознательного воздействия на технологический процесс в целях повышения точности обработки. [20]
Статистические методы позволяют глубоко изучать кинетику адсорбции на неоднородных поверхностях [23, 24], в частности, адсорбции без перераспределения адсорбированных молекул по участкам и с перераспределением. [21]
Статистические методы основаны на математическом описании той или иной модели, положенной в основу процесса. С развитием вычислительной техники для решения задач, связанных с описанием сложных процессов формирования сетчатых структур, применяются методы моделирования, позволяющие в большинстве случаев получать лишь качественные результаты из-за трудности построения модели, описывающей реальную сетчатую структуру. [22]
Статистические методы не учитывают особенностей структурообразования при формировании пространственно-сшитой структуры. Классические теории Флори, Гордона, Штокмайера рассматривают процесс формирования сетчатой структуры на молекулярном уровне. При этом предполагается случайное распределение связей в структуре. В результате химических реакций протекают процессы разветвления и сшивки молекул с образованием геля, который рассматривается как гомогенная сетчатая структура, представляющая собой одну гигантскую молекулу. Рассмотрены условия образования геля при определенном соотношении функциональных групп реагентов, участвующих в реакции, при которых достигается критическое значение коэффициента разветвлений. [23]
Статистические методы применяют для анализа реальных технологических процессов. Такие исследования предусматривают обработку результатов 15 - f - 20 малых ( 254 - 30 измерений) или 3 - 4 - 5 больших ( 100 - М50 измерений) выборок. При большом объеме исходной информации статистическая модель достаточно полно характеризует точность технологического процесса. [24]
Статистические методы основываются на оценке точности систем по величине ее среднеквадратичной ошибки. Различие методов состоит в выборе математического аппарата для анализа. При использовании временных характеристик применяют метод Винера-Хопфа, при использовании частотных характеристик применяют метод Филлипса. [25]
Статистические методы принято делить на три категории по степени сложности их реализации. [26]
Статистические методы, как правило, являются одним из неплохо действующих элементов так называемого конвейерного аудита, при котором процесс аудита делится на множество мелких операций, закрепляемых за теми отдельными сотрудниками фирмы, которые принимают участие в конкретной проверке. Конвейерные методы, в частности, нередко применяют аудиторские транснациональные корпорации, известные под общим названием большая пятерка. Строгое распределение обязанностей внутри коллектива проверяющих, разграничение областей и даже сущностных особенностей контроля при тестировании контрольных моментов, а также при проверке хозяйственных операций по существу способствуют, по мнению зарубежных специалистов, более успешному использованию в практике аудита статистической методологии. [27]
Статистические методы исходят из принципа инерционности процесса. При прогнозировании потребности минеральных удобрений они основываются на изучении тенденций в данном процессе. Как показал анализ применения удобрений в первые две трети XX века, потребление азота удваивается каждые 10 лет, фосфора и калия - каждые 15 лет. [28]
Статистические методы применяются в тех случаях, когда в распоряжении имеется очень большое количество наблюдений. [29]
Статистические методы используют для ориентировочного расчета надежности на этапе эскизного проектирования ИМС, а физические - для окончательного расчета на этапе разработки рабочей документации. [30]