Cтраница 3
При этом в качестве теоретического закона распределения было принято р-распределение. В той же таблице приведены значения р, подсчитанные по (11.73) на основе кривой фактического распределения. В обоих случаях эти значения практически совпадают. [31]
При проверке допустимости принятия теоретического закона распределения необходимо: удостовериться в возможности линейной интерполяции экспериментальных данных, определить наибольшее отклонение D, рассчитать величину критерия согласия Колмогорова. Линейная интерполяция экспериментальных данных производится путем проведения прямой линии через нанесенные ранее на кальке отметки с таким расчетом, чтобы отклонения отметок от прямой имели бы наименьшие значения и располагались по обе стороны. Невозможность проведения прямой линии через экспериментальные отметки свидетельствует о несоответствии экспериментальных данных проверяемому за -, кону. В этом случае следует перейти к проверке эксперименталь: ного распределения на следующий вид закона распределения. [32]
Близость эмпирического распределения к теоретическому закону распределения оценивалась критерием согласия Колмогорова. [33]
Однако модель пласта с заранее выбранным теоретическим законом распределения проницаемости не всегда является адекватным отражением реального продуктивного горизонта. В таких случаях, вероятно, следует не подгонять фактическое распределение проницаемости, характеризующее данный продуктивный горизонт, под какой-либо известный закон распределения, а находить с учетом критериев согласия каждому фактическому распределению наиболее подходящий теоретический закон. [34]
При моделировании процессов химической технологии теоретический закон распределения может задаваться уравнениями математической модели того или иного процесса, описывающей структуру потоков в аппарате. Таким образом, достоверность математической модели процесса проверяется также сравнением теоретического распределения ( или моментов функции распределения) с экспериментально найденным. [35]
При моделировании процессов химической технологии теоретический закон распределения может задаваться уравнениями математической модели того или иного процесса, описывающей структуру потоков в аппарате. Таким образом, достоверность математической модели процесса также проверяется сравнением теоретического распределения ( или моментов функции распределения) с экспериментально найденным. [36]
Далее медодами математической статистики устанавливался теоретический закон распределения случайных значений себестоимости, адекватный эмпирическому распределению. [37]
Шапиро, принимая в качестве теоретического закона распределения гамма-распределение. [38]
Широкое распространение также при отыскании теоретических законов распределения имеет вероятностная бумага, которая изготовляется для наиболее употребительных законов распределения: нормального, Вейбулла и экспоненциального. Порядок работы с ней, включая определение параметров распределении, иллюстрируется в работе. Метод этот достаточно точен и универсален. [39]
Широкое распространение также при отыскании теоретических законов распределения имеет вероятностная бумага, которая изготовляется для наиболее употребительных законов распределения; нормального, Вейбулла и экспоненциального. Метод этот достаточно точен и универсален. [40]
Эмпирические законы распределения отказов аппроксимируются типовыми теоретическими законами распределения - экспоненциальным, усеченным, нормальным, Релея, Вейбулла и другими, или их комбинациями. Проверка гипотез о законах распределения осуществляется обычно известными методами математической статистики по критериям согласия, из которых наиболее часто используются критерий х2 и критерий Колмогорова. [41]
Как бы хорошо ни был подобран теоретический закон распределения, между эмпирическим и теоретическим распределениями неизбежны расхождения. Естественно возникает вопрос: объясняются ли эти расхождения только случайными обстоятельствами, связанными с ограниченным числом наблюдений, или они являются существенными и связаны с тем, что теоретический закон распределения подобран неудачно. Для ответа на этот вопрос и служат критерии согласия. [42]
Установив согласие экспериментального распределения со сравниваемым теоретическим законом распределения, можно определить в случае экспоненциального закона значение t Tm, соответствующее пересечению прямой у 0 37 const с интерполяционной прямой. [43]
Dq Хя, то гипотеза о согласии теоретического закона распределения с данными выборки опровергается. [44]
Показатели надежности являются величинами статистическими и подчиняются теоретическим законам распределения случайных величин. В подавляющем большинстве случаев эмпирические распределения показателей надежности холодильных машин аппроксимируются законами: экспоненциальным, нормальным или Веибулла. [45]