Cтраница 1
Отклонения отдельных значений от среднего не должны превышать значений, приведенных в таблице. [1]
Отклонения отдельных значений Д и ср от среднего должны выражаться обычной кривой распределения, что и было подтверждено при опытной проверке теории броуновского движения. [2]
Отклонения отдельных значений параметра в каждом интервале составляют, как правило, не более 10, редко 20 %, что находится в пределах точности определения коэффициента теплопроводности Хл - Выбор интервалов усреднения обусловлен объемом фактических определений. Усреднение по интервалам более 200 м может отрицательно сказаться на точности результатов, а для интервалов менее 100 м не всегда хватает экспериментальных данных. [3]
Мерой отклонения отдельных значений от среднего могут служить так называемые квадратичная флуктуация или среднее квадратичное отклонение. [4]
Коэффициент вариации характеризует относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической. [5]
Из приведенных выражений ясно, что среднеквадратичное отклонение хаарктеризует отклонение отдельных значений нагрузки от среднего его значения. [6]
Вероятное значение может быть принято равным среднему арифметическому из значений отдельных наблюдений или определено по методу Гаусса. Точность измерений оценивается величиной отклонения отдельных значений от среднего. Результат приводится с таким количеством значащих цифр, чтобы на предпоследнюю цифру не влиял существенно предел точности. Последняя значащая цифра приводится как оценочная. [7]
При разработке размерных рядов машин часто бывает необходимо установить, насколько промежуточные значения в интервале между двумя смежными членами ряда будут отличаться от избираемого в соответствии с ГОСТом 8032 - 56 предпочтительного числа. При этом необходимо знать предельную величину отклонения отдельного значения. При большом же количестве рассматриваемых величин следует выявить вероятное суммарное их отклонение от выбранного члена ряда. Возможна и обратная задача, состоящая в том, что по величине допустимого отклонения необходимо избрать ряд предпочтительных чисел. [8]
Знание средних величин не решает всех задач при статистической обработке земельно-кадастровых данных. Важно также располагать показателями, которые характеризуют отклонение отдельных значений от средней величины. Для этого используются следующие показатели: размах вариации, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. [9]
Сущность используемого в математической статистике выборочного метода состоит в том, что из полной совокупности значений исследуемой величины ( например, всех возможных значений результатов измерений содержания контролируемого компонента в одном и том же объекте), называемой генеральной совокупностью, извлекают часть значений этой величины ( например, серию экспериментально полученных результатов измерений), образующих так называемую выборку, и на основании изучения характеристик выборки получают информацию для заключения о характеристиках генеральной совокупности. При выборочном методе в качестве оценки центра рассеивания принимают среднее арифметическое значение случайной величины, дисперсию выражают как сумму квадратов отклонений отдельных значений случайной величины от их среднего значения, деленную на число значений в выборке минус один ( число степеней свободы), а среднее квадратическое отклонение ( СКО) - как корень квадратный из дисперсии с положительным знаком. [10]
Уменьшение усиливающей активности наполнителя проявляется в уменьшении твердости сырых смесей по Дефо, уменьшении твердости по Шору и сопротивления раздиру вулканизатов, а также в увеличении их эластичности. Предел прочности при растяжении в принципе уменьшается, однако возможны исключения. Отклонения отдельных значений от основной тенденции, вероятно, следовало ожидать, учитывая сделанные выше замечания. [11]
Мода - наиболее часто встречающееся значение-признака. Медиана - такое значение признака, которое делит совокупность пополам. Среднее квадратичное отклонение есть корень квадратный из среднего квадрата отклонения отдельных значений признака от их арифметической средней. [12]
Контроль содержания наиболее пожароопасных примесей также не возможен. Поэтому было принято решение - для получения надежных данных о пожарной опасности этого продукта воспользоваться вторым способом. Установили, что на величину параметра пожа-роопасности одновременно влияет несколько независимых факторов, учесть отдельное влияние которых не представляется возможным, поэтому статистическую обработку проводили с применением вероятностных методов, принимая, что отклонения отдельных значений от средней величины подчиняются закону нормального распределения. [13]