Показатель - достоверность
Cтраница 3
Аналитический контроль - технический контроль веществ и материалов ( установление факта соблюдения норм, соответствия сорту, марке), при котором показателями качества служат данные о составе и содержании контролируемых компонентов веществ и материалов. В качестве показателя достоверности принимают наименьшую допустимую величину вероятности правильных заключений о качестве. [31]
В приложении к МИ 1317 - 86 рассмотрены математические способы определения показателей достоверности контроля образцов продукции и инженерные способы расчета основных показателей достоверности методик контроля образцов продукции по известным характеристикам погрешности измерений. Правила расчета показателей достоверности контроля могут быть приведены в отраслевых НТД. [32]
Если разница между опытом и контролем достаточно велика и показатели не заходящие, выводы могут быть приняты без статистической обработки. В противном случае вычисляется показатель достоверности по общепринятым приемам статистического анализа. [33]
Далее проводится последовательный регрессионный анализ [24] для оценки значимости коэффициентов регрессионного уравнения, или иначе, оценки вклада каждого фактора и их сочетаний. Для этого необходимо определить значение показателя достоверности влияния F, представляющего отношение систематической вариации, связанной с данным фактором или сочетаниями факторов, к случайной вариации. Вычисленное по экспериментальным данным значение F считают существенным, если оно равно соответствующим табличным или превышает их. [34]
С помощью уравнений, приведенных в табл. 3, возможен расчет скорости детонации с точностью в несколько процентов. Поэтому совпадение расчетных и экспериментальных значений не может быть показателем физической достоверности использованного уравнения. Достаточно строгая физическая модель должна, естественно, учитывать и потенциальную энергию межмолекулярного взаимодействия. Это, например, сделано в уравнении Кистяковского и Уилсона, которое используется, пожалуй, чаще всего. [35]
Для детерминированного процесса мера определенности равна единице, для неопределенного - нулю. Как следует из выражения ( 56), мера определенности соответствует показателям достоверности для случайных величин; в данном случае при анализе случайных функций мера определенности соответствует квадрату нормированной взаимной дисперсионной случайной функции относительно входных случайных функций и функций, характеризующих свойства технологической системы. [36]
Можно заранее условиться о том, какие вероятности считать достаточно малыми, и составить для этих вероятностей таблицы. Такие вероятности называют доверительными вероятностями, а соответствующие им величины Т3 - пограничными показателями достоверности. [37]
 |
Графики суммарной функции надежности ТСХ частных составляющих Б ( 1 и -. ( т. [38] |
Суммарная надежность как автономных ХП, так и неавтономных, входящих в ХС по общему выражению (1.396), определяется произведением показателей достоверности и безотказности. Существенным при этом является то, что для большинства ХП зависимость 3) ( г) падает более резко, чем зависимость Б ( т) по мере увеличения т, и среднее время сохранения достоверности т ( м) значительно меньше ( часто на несколько порядков) среднего времени непрерывного функционирования тф), так как ХП обычно значительно быстрее накапливают погрешность, превышающую допустимое значение, чем выходят из строя благодаря функциональному отказу. [39]
Поэтому показатель достоверности функционирования имеет для информационных систем главенствующее значение, тем более что показатель своевременности информации в общем случае охватывается показателем достоверности. [40]
Показатель с [ лл - условная вероятность того, что изделия, признанные дефектными, на самом деле после контроля окажутся дефектными, либо это доля фактически дефектных изделий среди изделий, признанных по результатам контроля дефектными. В работах [14, 39] этот показатель назван достоверностью результатов контроля негоден, а в ОСТ 4 ГО. Он используется там как показатель достоверности контроля. [41]
Доля составляющих эту группу различных компонентов никогда не может быть стандартной для разных исследователей. Ведь квалификация, а также техническая оснащенность и тех, кто заподозрил глаукому, и тех, кто подтверждал или снимал эти подозрения, безусловно, очень неоднородна. Отсюда высокий процент выявляемое глаукомы может оказаться отнюдь не показателем надежной достоверности первичного отбора, когда, например, явные случаи глаукомы сначала относили в группу подозрений, а затем уже диагностировали. С другой стороны, слишком широкая трактовка глаукомы диагностом может повести также к ошибке, если малые и кратковременные отклонения тонометрических или топографических показателей от средней нормы принимаются за болезнь. При таком подходе, по существу, все случаи офтальмогипертензии будут отнесены к глаукоме, что на современном уровне знаний недопустимо. Следует иметь в виду, что по достаточно длительным ( не менее 5 лет) наблюдениям J. Podos ( 1975), гипертензия переходит в глаукому только в 5 - 10 % случаев. [42]
Многофакторная корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии. [43]
Мпогофакторная корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии. [44]
Многофакторная корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии. [45]
Страницы: 1 2 3 4