Cтраница 1
Математико-статистические методы позволяют учесть не толь ко изменения технологических факторов, но и более сложные со циально-психологические факторы организации производства. И хотя такие влияния носят чаще систематический характер, массовость проявления позволяет их обнаруживать статистическими методами. [1]
Математико-статистические методы позволяют устанавливать корреляционные зависимости величин потребности от различных плановых показателей путем изучения их динамики в прошлых периодах. Для определения этих зависимостей используются динамические ряды потребления ресурсов во времени. Однако построение таких рядов для рассматриваемых процессов снабжения в большинстве случаев затруднительно, поскольку существующая учетно-плановая документация не всегда отражает характер спроса с необходимой полнотой и достоверностью. [2]
Математико-статистические методы позволяют определить зависимость показателей качества продукции от показателей качества сырья и параметров технологического процесса; повысить достоверность контроля качества продукции и снизить затраты на его проведение; стабилизировать качество выпускаемой продукции; увеличить выпуск годной продукции; сократить число проводимых анализов качества продукции. [3]
Математико-статистические методы, используемые при решении различных задач, связанных с проводкой буровых скважин, выбираются из обширного арсенала широко известных методов, детально разработанных в теории вероятностей и смежных с ней прикладных дисциплинах. Поэтому в настоящем разделе приводятся без ссылок только некоторые основные соотношения, необходимые для построения системы обработки массивов промысловой информации. [4]
Современные математико-статистические методы позволяют делать обоснованные заключения о состоянии технологического процесса или о качестве совокупности предъявленных к сдаче изделий по результатам проверки выборки. [5]
Математико-статистические методы изучения связей, называемые иначе стохастическим моделированием, являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного анализа. [6]
Математико-статистические методы теории массового обслуживания позволяют также определить, какую часть рабочего времени все пожарные части будут свободны от выездов на пожары, загорания и ложные вызовы ( в том числе ложные срабатывания систем пожарной сигнализации), на обязательные тактические занятия, учения и тренировки, а также среднее число занятых частей и время ( в среднем), которое будет занята одна пожарная часть. [7]
Какие математико-статистические методы применяются в анализе отчетных материальных балансов. [8]
Наиболее планомерно математико-статистические методы начали применять с середины 60 - х годов на базе исследований лаборатории маркшейдерии и картографии, организованной во ВНИИнефть. [9]
В химической промышленности математико-статистические методы применяют, как правило, для статистического регулирования технологических процессов и приемочного контроля качества продукции. [10]
Планирование эксперимента и другие математико-статистические методы особенно эффективны при поисковых исследованиях, когда механизм технологического или физико-химического процесса точно не известен. [11]
Таким образом, математико-статистические методы планирования эксперимента позволяют решать проблемы оптимизации изолированно от сложных и недостаточно изученных физико-химических закономерностей процесса. [12]
В настоящее время быстро развиваются математико-статистические методы автоматической К. В их основе лежит анализ информации о каждом объекте, которая вводится в вычислительное устройство, и определение на ее основе в соответствии с принятым решающим правилом его принадлежности к тому или иному классу. [13]
В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и процессов: оценка связи и корреляции между показателями; оценка статистической значимости связей; регрессионный анализ; выявление параметров периодических колебаний экономических показателей; группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ; современный факторный ( компонентный) анализ; трансформационный анализ. [14]
В случае решения прямых задач используются преимущественно математико-статистические методы. Это объясняется тем, что исследуемые процессы сильно подвержены воздействию неопределенных, случайных факторов. Для многих задач максимальные значения функций полезности могут быть оценены лишь вероятностно. [15]