Статистическая метода - обработка
Cтраница 2
Особое место занимает раздел, посвященный статистическим методам обработки экспериментальных данных. [16]
Значения коэффициентов Ь0 и Ь определяются статистическими методами обработки производственной информации. [17]
В связи с этим определенное значение приобретают статистические методы обработки экспериментальных результатов, лишенные ошибок, вызванных выбором определенной математической модели процесса. [18]
При математической обработке экспериментальных кинетических данных необходимо использовать статистические методы обработки и оценки полноты и степени правдоподобия конкурирующих кинетических моделей. [19]
Алгоритмы основываются на использовании фактических закономерностей протекания процессов и на статистических методах обработки больших объемов однородной информации. Возможности использования статистических методов в этом направлении показаны нами в шестой главе. Возможности использования фактических закономерностей будут показаны при разработке общего алгоритма. [20]
Для решения этой задачи могут быть, в частности, использованы статистические методы обработки данных нормальной эксплуатации. [21]
Аналитическая обработка подобных информационных массивов осуществляется с помощью специальных методов, которые мы условно назовем статистическими методами обработки пространственно-временных совокупностей показателей. [22]
Постановка эксперимента описанным выше образом позволяет избежать резко выраженной неоднозначности в результатах регрессионного анализа и рассматривать статистические методы обработки наблюдений приемлемыми для математического описания сложных химических процессов. [23]
Учебное пособие предназначено для прикладных специалистов, а также студентов различных специальностей, изучающих и использующих статистические методы обработки случайных величин. [24]
 |
График распределения долговечно-стей никелевого сплава ХН56ВМКЮ при испытаниях по пилообразному циклу при температуре 100 850 С. [25] |
Однако следует полагать, что по мере их накопления и создания более производительных машин для исследования термоусталости статистические методы обработки экспериментальных данных будут использовать в этой области так же широко, как для расчетов пределов выносливости и длительной прочности. [26]
Однако для уверенного суждения о систематических ошибках бывает недостаточным знание только абсолютной погрешности Ау, следует еще привлекать статистические методы обработки данных, о которых будет подробно сказано в разд. [27]
Для получения информации, необходимой для проектирования профилей скважин и определения оптимальных начальных углов их заложения, прибегают к статистическим методам обработки данных об искривлении скважин и получению среднестатистических величин, как было показано выше. При проведении работ в сложных изменяющихся по площади и на глубину геолого-структурных условиях в пределах месторождения выделяются участки, характеризующиеся примерно одинаковыми условиями, в которых искривление скважин в основном подчиняется общим закономерностям. [28]
Дополнительными к гидродинамическим и геолого-промысловым методам оценки влияния природных и технологических факторов, в том числе и плотности сетки скважин, на нефтеотдачу являются статистические методы обработки фактических данных по месторождениям, находящимся в длительной разработке и обладающим сходными геолого-физическими условиями. [29]
 |
Схема применимости методов прогнозирования. [30] |
Страницы: 1 2 3 4