Статистическая обработка - данные
Cтраница 2
Статистической обработкой данных этих замеров были определены наиболее достоверные их значения. Наилучшее качество поверхности реза было получено при использовании мундштука, имеющего три канала для режущего кислорода. [16]
Результаты статистической обработки данных могут быть использованы при решении такой практической задачи, как установление числа параллельных определений, необходимых для того, чтобы средний результат имел точность не ниже заданной. [17]
Результаты статистической обработки данных по сопротивлению противоточных тарелок приведены в табл. 16, а на рис. 45 нанесены линии регрессии этих уравнений. [18]
При статистической обработке данных должна производиться оценка анормальности резко отклоняющихся результатов в соответствии с ГОСТ 11.002 - 73 Прикладная статистика. [19]
При статистической обработке данных получено, что информативными геолого-промысловыми факторами, влияющими на эффективность. [20]
 |
Зависимость конечной нефтеотдачи 7. н к от параметра плотности сетки скважин &5. [21] |
При статистической обработке данных с целью моделирования нефтеотдачи, для повышения точности моделей целесообразно вводить дифференцированную количественную оценку надежности используемой информации по всем учитываемым факторам. [22]
При статистической обработке данных острого опыта с использованием пробит-анализа по методу Миллера - Тейтнера установлено, что DLso для МХГ составляет 135 19 мг / кг и для ДХГ - 93 15 мг / кг. Прямые эффекты МХГ и ДХГ, выражающие токсичность их в зависимости от величины доз, параллельны. Это свиде-тельствует о том, что изучаемые вещества обладают одинаковым характером действия, что позволяет проводить сравнительную оценку их токсичности. [23]
 |
Значимость статей балансов и отчетов о прибылях / убытках, определенная по степени их восстановления по 10 главных компонентам. [24] |
Итак, линейная статистическая обработка данных не способна выделить два ведущих параметра, описывающих финансовое состояние российских банков с приемлемой точностью. [25]
 |
Укрупненная блок-схема обработки статистических данных. [26] |
Накопленный опыт статистической обработки данных о ресурсах деталей, а также результатов режимо-метрических и тензометрических испытаний показывает, что определение закона распределения может быть выполнено различными методами. [27]
На основании статистической обработки данных по выполненным центробежным насосам получены следующие зависимости коэффициента К от па. [28]
Однако результаты статистической обработки данных по группам бассейнов с различным гидрогеологическим строением верхней части разреза показывают, что в этом случае различия средних значений и доверительных интервалов модуля и коэффициента подземного стока весьма существенны. Величины, полученные для участков с широким распространением на поверхности валунных суглинков и существенно глинистых озерно-ледниковых отложений, значимо меньше средних зональных и практически в два раза меньше средних значений для участков с широким распространением конечноморенных и флювиогляциальных отложений ( см. габл. При отсутствии в рассматриваемых зонах связи между распределением подземного стока и гидрометеорологическими факторами ( осадки, коэффициенты увлажнения) эти различия могут быть связаны только с воздействием факторов геолого-гидрогеологической группы. [29]
Анализируются результаты статистической обработки данных об изменчивости эффективной толщины и коэффициентов эффективности толщины, расчлененности и проницаемости ряда нефтяных залежей, приуроченных к карбонатным коллекторам башкирского и турнейокого ярусов. Приведена сравнительная оценка характеристик геометрической и проницаемостной неоднородности карбонатных и терриген-ных пластов. Даны рекомендации по оценке некоторых параметров неоднородности карбонатных коллекторов. [30]
Страницы: 1 2 3 4