Cтраница 2
В результате статистической обработки экспериментальных данных было установлено, что для бездефектного подшипника распределение показателя Херста подчиняется нормальному закону. [16]
В результате статистической обработки экспериментальных данных по коксованию прямогонных остатков различного фракционного состава были выведены уравнения зависимости содержания серы в коксе от серы исходного сырья и концентрации остатка. Точно так же концентрация остатка может быть выражена через выход его от нефти или коксуемость. Минимальное значение средней ошибки расчета ( 2 03) было получено при расчете содержания серы в коксе по сере нефти и выходу остатка, определенному по разгонке ИТК. [17]
Более простым методом статистической обработки экспериментальных данных является метод моментов. [18]
Ниже приведен пример статистической обработки экспериментальных данных и формы представления окончательных результатов измерений. [19]
Более простым методом статистической обработки экспериментальных данных является метод моментов. [20]
Более простым методом статистической обработки экспериментальных данных является метод моментов. [21]
Она опирается на статистическую обработку экспериментальных данных и получение на ее основе математических моделей надежности наиболее слабых звеньев машин. [22]
В литературе по статистической обработке экспериментальных данных приводятся рекомендации по выбору числа интервалов группирования, которые существенно расходятся между собой. Например, в работе [101] говорится, что группировать данные следует так, чтобы получилось не меньше 6 и не больше 20 интервалов. [23]
В литературе по статистической обработке экспериментальных данных приводятся и более конкретные рекомендации относительно выбора числа т интервалов группирования, которые, однако, существенно расходятся между собой. Эти рекомендации можно разделить на две группы: рекомендации, приводимые без использования каких-либо формальных критериев, и рекомендации, получаемые на основе использования различных критериев близости между ступенчатой гистограммой и плавной кривой распределения. [24]
В литературе по статистической обработке экспериментальных данных приводятся и более конкретные рекомендации относительно выбора числа m интервалов группирования, которые, однако, существенно расходятся между собой. Эти рекомендации можно разделить на две группы: рекомендации, приводимые без использования каких-либо формальных критериев, и рекомендации, получаемые на основе использования различных критериев близости между ступенчатой гистограммой и плавной кривой распределения. [25]
Кривые построены на основании статистической обработки экспериментальных данных. [26]
В таблице приводятся результаты статистической обработки экспериментальных данных. [27]
Описательные модели предназначены для статистической обработки экспериментальных данных и могут не соответствовать механизму процесса, который эти экспериментальные данные порождает. Сильная сторона описательных моделей в том и заключается, что их можно использовать для управления процессом, не зная физической сути самого процесса. Однако, поскольку эти модели не дают представления о внутреннем механизме изучаемого явления, то, как правило, они верны лишь в тех пределах, в которых получены экспериментальные данные. [28]
Им написаны все программы статистической обработки экспериментальных данных и сделан ряд ценных замечаний по вопросам математического характера. Майская и другие также активно содействовали изучению проблемы мысленного вращения образов в качестве постоянных участников экспериментов. [29]
Вид функции f определяется статистической обработкой экспериментальных данных, полученных на действующем оборудовании. Расчеты, выполненные по алгоритму (VII.67) позволяют составить оптимальный график промывок холодильников и выпарных аппаратов. [30]