Статистическая оценка

Cтраница 2

Статистические оценки моментов получают как значения определенных функций от выборочных значений случайной величины. [16]

Статистическая оценка ширины этой полосы соответствует некоторому усредненному значению фактических погрешностей. Тем не менее благодаря предельной простоте такое описание погрешностей может быть очень полезным на практике. [17]

Статистическая оценка выводов из экспериментальных исследований наиболее полезна, по-видимому, в следующих двух случаях: 1) при сравнении результатов двух серий опытов - старой и новой, если новая проведена в измененных условиях; 2) при определении, какому теоретическому соотношению из нескольких возможных ( иными словами, какой теории) лучше соответствуют экспериментальные данные. [18]

Статистическая оценка активов обычно основана на исторической стоимости. Следовательно, наклон функции долгосрочных затрат, вычисленных на множестве объектов, будет смещаться вниз, если большие фирмы имеют старое оборудование, а небольшие фирмы владеют новым оборудованием и зданиями. [19]

Статистические оценки экспертов определяются в результате математической обработки оценок, которыми эксперты выражали свое суждение о качестве продукции. Статистические опенки включают: оценки постоянства суждения экспертов - воспроизводимость результатов и отклонение оценок экспертов от средних оценок. [20]

Полученные статистические оценки характеризуют модель в целом без выделения отдельных факторов. Оценка влияния отдельных факторов, а также двух факторов показала, что на скорость изнашивания металлических деталей клапана наибольшее влияние оказывает скорость жидкости в щели при режиме ведущего гидроабразивного износа и удельная нагрузка при режиме ведущего ударно-абразивного износа. Установленные зависимости подтвердили, что наиболее благоприятный для клапанных металлических деталей - режим ударно-абразивного износа. Сравнение скоростей изнашивания образцов и натурных деталей клапанов на стенде показало, что условия их работы достаточно точно воспроизводятся в разработанной испытательной установке. [21]

Статистическая оценка дисперсионных отношений здесь становится значительно более сложной, и она может широко варьировать в зависимости от тех гипотез, которые выдвигаются экспериментатором при планировании эксперимента. [22]

Статистическая оценка величины X ( t) может быть достаточно корректно дана методами теории многоканальной оптимальной фильтрации. [23]

Статистические оценки коэффициентов регрессии, определенные по стандартной программе на ЭВМ, показали, что частота вращения шарошки пш не оказывает существенного влияния на результативный показатель. [24]

Статистическая оценка вероятной прибыли или математически обоснованное предположение выигрыша, рассчитанное исходя из известных вероятностей - если только такой расчет возможен, что весьма сомнительно, - должны быть достаточными для того, чтобы компенсировать возможный риск понести убытки. [25]

Статистическая оценка интенсивности отказа представляет собой отношение числа отказавших изделий в единицу времени к среднему числу изделий, исправно работавших в рассматриваемый промежуток времени. [26]

Статистическая оценка значимости коэффициентов регрессии имеет своей целью исключить из математической модели второстепенные факторы, оказывающие незначительное влияние на функцию отклика. Здесь используется критерий Стьюдента. [27]

Статистическая оценка эффективности фонда накоплений и капитальных вложений может быть представлена системой следующих показателей: коэффициент общей эффективности капитальных вложений; уровни удельных капитальных вложений ( капиталоемкости); фонд потребления на один рубль фонда накопления; фонд потребления и непроизводственного накопления на один рубль производственного накопления; коэффициенты эффективности: всего фонда накоплений, фонда производственного накопления. [28]

Зависимость максимальных разрушающих напряжений стшах от градиента Off. [29]

Статистическая оценка влияния концентрации напряжений на прочность будет дана ниже. [30]

Страницы: 1 2 3 4