Построение - вариационный ряд - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Когда ты сделал что-то, чего до тебя не делал никто, люди не в состоянии оценить, насколько трудно это было. Законы Мерфи (еще...)

Построение - вариационный ряд

Cтраница 1


Построение вариационного ряда по опытным данным может быть выполнено различными способами. Наиболее распространен в практике способ построения вариационного ряда по наименьшему и наибольшему значениям п р и з н а к. Этот способ заключается в следующем.  [1]

При построении интервального вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное число групп ( интервалов признака) и установить длину интервала. Поскольку при анализе вариационного ряда сравнивают частоты в разных интервалах, необходимо, чтобы величина интервала была постоянной. Оптимальное число групп выбирается так, чтобы в достаточной мере отразилось разнообразие значений признака в совокупности и в то же время закономерность распределения, его форма не искажалась случайными колебаниями частот. Если групп будет слишком мало, не проявится закономерность вариации; если групп будет чрезмерно много, случайные скачки частот исказят форму распределения.  [2]

При построении интервальных вариационных рядов в каждый интервал включаются варианты, числовые значения которых больше нижней границы и меньше или равны верхней границе. Так, в табл. 2 в интервал 95 - 100 % попадают все рабочие, выполнившие нормы выработки от 95 до 100 % включительно. Рабочие, выполнившие план на 100 01 %, попадают в следующий интервал. Разумеется надо стремиться строить интервалы так, чтобы избегать попадания значительного числа случаев на границы интервалов.  [3]

Средняя анализируется путем построения вариационных рядов, графического их изображения и вычисления среднего, квад-ратического отклонения и коэффициента вариации. В курсе общей теории статистически излагается сокращенный способ вычисления этих показателей, носящий название способа моментов.  [4]

Каким образом производится построение вариационного ряда, диаграммы накопленных частот, гистограммы выборки одномерной случайной величины.  [5]

Как видно из примера, построение вариационного ряда значительно облегчает анализ наблюдений и расчет средней величины.  [6]

Первым этапом статистического изучения вариации являются построение вариационного ряда - упорядоченного распределения единиц совокупности по возрастающим ( чаще) или по убывающим ( реже) значениям признака и подсчет числа единиц с тем или иным значением признака.  [7]

Следующим важным этапом математической обработки является построение вариационного ряда. После выбора числа интервалов определяют его величину. Величина интервала равна разности между максимальным и минимальным значениями исследуемого признака, поделенной на число интервалов. Затем подсчитывают число значений случайной величины в каждом из интервалов ( частоты) и составляют таблицу распределения случайной величины. Полученная таблица считается вариационным рядом.  [8]

В случае, когда в системе (2.1) более двух разных вероятностей искажения, неравенства вида (2.2) усложняются, но появление принципиальных трудностей при построении вариационного ряда не ожи дается.  [9]

В процессе обработки достаточно большого статистического материала ( число данных свыше 50) целесообразно выделить несколько основных этапов: инженерно-технический анализ собранных сведений; построение интервального вариационного ряда и определение его характеристик; графическое изображение эмпирического распределения; выбор теоретического распределения; проверка согласия эмпирического распределения с теоретическим; установление доверительных интервалов для оценок параметров распределения. Помимо этого, для улучшения качества исходного статистического материала необходимо проведение проверки однородности статистических данных для оценки резко выделяющихся значений результатов наблюдений.  [10]

В случае непрерывной вариации величина признака у единиц совокупности может принимать в определенных пределах любые значения, отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую величину. Построение интервальных вариационных рядов целесообразно, прежде всего, при непрерывной вариации признака, а также если дискретная вариация проявляется в широких пределах, т.е. число вариантов дискретного признака достаточно велико.  [11]

Для устранения отрицательных отклонений, а также для распространения передового опыта следует проанализировать причины получения низких и высоких показателей труда рабочих по каждому подразделению предприятия. Основными этапами анализа являются: построение вариационного ряда и определение с его помощью количества отстающих, нормально работающих и рабочих передовиков; установление причин низких и высоких показателей работы у рабочих данного подразделения; ранжирование этих причин по степени влияния на результативность производства и определение последовательности их устранения или распространения; выбор наилучших путей повышения эффективности производства.  [12]

Построение вариационного ряда по опытным данным может быть выполнено различными способами. Наиболее распространен в практике способ построения вариационного ряда по наименьшему и наибольшему значениям п р и з н а к. Этот способ заключается в следующем.  [13]

Длины их одинаковы и равны одному году, однако вря построении вариационного ряда из атого времени исключается время ремонтов и простоя в резерве. Крестиком отмечено время отиава. Левые неполные реалчаают при обработке информации не учитываются. Правая граница - конец года; правые неполные реализации включаются в вариационный ряпи но обозначается крестиком. Число их I, Изложенная отратргия испытаний согласно / 16 / обозначается онмволом МГ В этом обозначении N - чиодю испытываемых ( обследуемых) ивжелнй ( насосов); М - знак, унавиваюцяя, что изделия восстанавливаются; Т - критерий прекращения испытаний, определяется наработкой, оцениваемой во времени.  [14]

Из приведенного определения следует, что медиана разбивает исходную выборку на две равные по числу элементов группы, причем в первой группе все х - меньше медианы, а во второй - больше ее. Практическая реализация алгоритма выборочной медианы почти не требует вычислений, а основная работа затрачивается на сортировку исходных данных и построение вариационного ряда. Кроме того, этот метод устойчив к аномальным ошибкам в исходных данных, что делает его особенно эффективным там, где возможны сбои измерительной аппаратуры.  [15]



Страницы:      1    2