Статистическая обработка - экспериментальные данные
Cтраница 1
Статистическая обработка экспериментальных данных возможна только при строгой идентичности методики исследований, в частности, самих образцов и способа их закрепления. Высказанные положения сами по себе уже во многом предопределяют неприемлемость стандартных образцов. [1]
 |
Зависимость теплопроводности глинистых суспензий от содержания глины и температуры. [2] |
Статистическая обработка экспериментальных данных показывает, что для практических целей можно предложить два уравнения, охватывающих широкий круг обычных и утяжеленных растворов. [3]
Статистическая обработка экспериментальных данных, результатов расчетов и математического моделирования прежде всего необходима для представления информации в более компактной форме, удобной для дальнейшего использования. В настоящее время все шире используют хорошо разработанный аппарат математической статистики, которая занимается методами систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов [8] Статистическая обработка неизбежно связана с потерей информации, поэтому при выборе статистических характеристик важно глубокое понимание специфики конкретных задач, чтобы в концентрированной форме сохранять нужную информацию. [4]
Статистическая обработка экспериментальных данных обычно основана на предельных теоремах теории вероятностей и требует вычисления оценок по сравнительно простым формулам. Однако для повышения качества оценок необходимо огромное количество данных, и объем вычислений может оказаться очень большим. [5]
Статистическая обработка экспериментальных данных, результатов расчетов и математического моделирования прежде всего необходима для представления информации в более компактной форме, удобной для дальнейшего использования. В настоящее время все шире используют хорошо разработанный аппарат математической статистики, которая занимается методами систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов [8] Статистическая обработка неизбежно связана с потерей информации, поэтому при выборе статистических характеристик важно глубокое понимание специфики конкретных задач, чтобы в концентрированной форме сохранять нужную информацию. [6]
Результаты статистической обработки экспериментальных данных показывают 40 % - ное увеличение механической скорости бурения при 60 % - ном увеличении средней проходки на долото по сравнению с результатами бурения скважин без использования оперативного управления. [7]
Результаты статистической обработки экспериментальных данных показывают, что для управления процессом могут быть использованы импульс по tcu и управляющие воздействия на подвод тепла к смесителю-гранулятору или подачу ретура со стабилизацией остальных входных каналов. [8]
Целью статистической обработки экспериментальных данных является определение возможных отклонений истинного значения величины от средней арифметической с наперед заданной надежностью ( доверительной вероятностью) я. Исходным моментом при этом является выбор уровня надежности а, который в [4] принят а. [9]
Рассмотрим статистическую обработку экспериментальных данных, полученных в результате испытаний электромагнитного вибропитателя при дозировании материала с размерами частиц 5 - 65 мм. [10]
При статистической обработке экспериментальных данных в качестве основных выделены параметры коллектора и нефти: проницаемость коллектора, вязкость нефти и содержание в ней основных активных компонентов - смол и асфальтенов. Обработку результатов проводили раздельно по карбонатным и терригенным коллекторам. [11]
В результате статистической обработки экспериментальных данных получены зависимости, описывающие влияние добавки резиновой крошки и частоты вращения ротора дезинтегратора на прочностные характеристики цементного камня. [12]
На основании статистической обработки экспериментальных данных установлено наличие тесной связи мевду коэффициентом вытеснения нефти водой и проницаемостью породы исследованных пластов девона месторождений Куйбышевской области. [13]
В задачу статистической обработки экспериментальных данных входит определение сопротивления разрушению материалов с учетом его рассеяния, установление зоны и оценка параметров разброса. Наклон линии характеризует здесь один из параметров функции распределения - среднее квадратическое отклонение s ( а) прочностных показателей от среднего значения ов. [14]
 |
Динамика показателя Херста в контрольной точке для горизонтальных 1 и вертикальных 2 колебаний. [15] |
Страницы: 1 2 3 4