Статистическая метода - обработка - результат
Cтраница 1
Статистические методы обработки результатов позволяют нам не перейти разумной меры риска. [1]
Используя статистические методы обработки результатов экспериментов, для обоих вариантов испытаний образцов был проанализирован закон распределения долговечностей. [2]
Наиболее объективную оценку весам дают статистические методы обработки результатов испытаний, сущность которых иллюстрирована искусственным примером определения характеристик призменных равноплечих весов. [3]
 |
Диаграмма циклической деформации. [4] |
Для прогнозирования надежности функционирования теплообменника необходимо воспользоваться статистическими методами обработки результатов испытаний имеющихся аппаратов. В простейших случаях может оказаться эффективной комбинаторно-матричный метод полного перебора вариантов состояния объекта. Метод основан па построении прямоугольной матрицы, по осям которой отложены дискретные значения плотности вероятности факторов, определяющих процесс. [5]
Примерами могут служить системы, в которых используются статистические методы обработки результатов экспериментов, информационно-поисковые или информационно-логические системы. [6]
В связи с этим для определения свойств стеклопластиков следует применять статистические методы обработки результатов. Накопление и анализ данных по прочности стеклопластиков имеет и практическое значение, так как использование материалов с существенной изменчивостью свойств в конструкциях предопределяют вероятностный подход к определению запасов прочности и допускаемых напряжений. [7]
В связи со значительным рассеянием физико-механических характеристик пенопластов все более широко стали применяться статистические методы обработки результатов испытаний, которые позволяют при помощи доверительных интервалов надежно определять эти характеристики, оценивать зоны рассеяния и устанавливать вид и параметры их функции распределения. [8]
В последнее время [13] при исследовании ударной вязкости сталей и их склонности к хрупкому разрушению широкое развитие получают статистические методы обработки результатов испытаний. [9]
Если поверяется прибор, у которого случайная составляющая погрешности соизмерима с пределом допускаемой погрешности, при поверке целесообразно использовать статистические методы обработки результатов наблюдений. В таком случае весьма эффективен так называемый метод последовательного статистического анализа, заключающийся в последовательном ( при каждом наблюдении) принятии решений по проверке статистических гипотез. Нетрудно догадаться, что проверяемых гипотез две: прибор годен и прибор бракован. [10]
Вследствие неизбежного рассеивания результатов при испытаниях материалов на усталость экспериментальное определение зависимостей между напряжениями и долговечностями на различных уровнях напряжений основывается на статистических методах обработки результатов испытаний применительно к случаю малого числа опытов. [11]
Идея книги, ее организация и материал, связанный с литературной работой, оформлением результатов и другими общими вопросами принадлежат д-ру техн. Главы, посвященные математическим и статистическим методам обработки результатов, написаны канд. В книге использован опыт, накопленный авторами при подготовке и чтении курса Основы научных исследований в ряде ленинградских вузов. [12]
Для этой цели разработаны статистические методы обработки результатов, методы корреляционного и регрессионного анализа. [13]
Большой объем измерении, выполняемых в последнее время с целью получения данных о термодинамических свойствах веществ, свидетельствует о том, что основным источником надежной информации в этой области по-прожнему остается эксперимент. Для составления уравнении, пригодных для расчета таблиц термодинамических свойств, используют статистические методы обработки результатов измерений. Применение этих методов в общем случае связано с решением систем нелинейных алгебраических уравнений с большим числом неизвестных, поэтому значительные успехи в этом направлении были достигнуты с помощью ЭВМ. [14]
Оба факта объясняются изменением характера разрушения материала - от квазихрупкого, наблюдаемого при средних напряжениях, к хрупкому, имеющему место при малых напряжениях. Статистические методы обработки результатов экспериментов позволили установить, что на участке квазихрупкого разрушения условие эквивалентности между простым и плоскими напряженными состояниями удовлетворяется критериями Малмейстера и Гольденблата-Копнова, а на участке хрупкого разрушения - критерием наибольших нормальных напряжений или критерием Кулона-Мора. [15]
Страницы: 1 2