Представительность - выборка
Cтраница 3
Рассматривается также аппроксимация экспериментальных распределений длительностей обслуживания и ин-тенсивностей потоков для различных дней и ситуаций работ и оценивается точность аппроксимации распределений и их композиций, а также зависимость точности аппроксимации от представительности выборки. [31]
Для проверки главной гипотезы о том, что для описания новейших исследований по наукам о Земле специалистам понадобятся новые термины, были применены гипотетико-дедуктивный и статистический методы. Для обеспечения представительности выборки был сделан простейший ее вариант: по каждой из дисциплин был произведен 10 % случайный отбор документов. В результате по этим дисциплинам было просмотрено 700 документов на английском языке и 700 документов на русском языке. Для первоначальной проверки материала был определен набор базовых словарей: Толковый словарь английских геологических терминов, Англо-русский геологический словарь, Русско-английский геологический словарь, Англо-русский - русско-английский словарь по прикладной геофизике, Петрологический словарь, Большой англо-русский Политехнический словарь. [32]
Чем больше мембран будет отобрано для статистических испытаний, тем с большей точностью и достоверностью могут быть определены пределы разброса давления срабатывания мембран всей партии. Однако практика и расчеты показывают, что испытание более двадцати образцов является уже малоэффективным и экономически не оправдано. При соблюдении / условия представительности выборки точность и достоверность определения пределов разброса давления срабатывания мембран практически не зависят от числа мембран в партии. Например, если даже требуется изготовить всего одну мембрану и достаточно точно определить ее давление срабатывания, то необходимо испытать т ак. Следовательно, экономически целесообразно изготавливать мембраны крупными партиями. [33]
Вывод о возможности распространения в значительной степени зависит от качества основы выборки, прежде всего - от ее полноты. Под полнотой подразумевается наличие или представление всех типов или групп данной генеральной совокупности в основе выборки. Неполнота основы может привести к нарушению представительности выборки и, как следствие, к неправильным выводам при анализе данных наблюдения. [34]
 |
Возможные результаты бимодального эксперимента ( ДА 1, НЕТ 0 и их вероятности ( при п - 3. [35] |
В медицине при проведении исследований для сравнения различных групп применяется вторая стратегия статистики. Типичным примером является клиническое исследование с контрольной группой: отбор пациентов с похожими характеристиками осуществляется на основе заранее определенных критериев. На этой стадии не обращают никакого внимания на представительность выборки. Каждый участвующий в исследовании пациент в соответствии с процедурой рандомизации зачисляется либо в исследуемую группу, участники которой получают стандартное лечение и дополнительно новое исследуемое лекарство, либо в контрольную группу, участники которой получают стандартное лечение и плацебо. В этой схеме случайное распределение пациентов по группам заменяет случайный отбор участников. Различие между двумя группами можно оценить статистически, так как, согласно гипотезе об отсутствии эффективности нового лекарства, можно вычислить вероятность любого ненулевого различия. [36]
При этом влияние указанных характеристик на значения рисков равнозначно. Поэтому безразлично, на какой из них воздействовать в целях повышения качества отпускаемой продукции. Это позволяет существенно повысить достоверность контроля качества нефти и нефтепродуктов путем увеличения представительности выборки проб, подвергаемых анализу. [37]
Значение k зависит от двух характеристик производственного процесса: запаса качества и - Л, определяющего, насколько далеко среднее значение контролируемого параметра отстоит от установленного для него норматива, и стабильности производства, характеризуемой СКО разброса этого параметра ст. При этом влияние указанных характеристик на значения рисков равнозначно. Поэтому безразлично, на какой из них воздействовать в целях повышения качества отпускаемой продукции. Это позволяет существенно повысить достоверность контроля качества нефти и нефтепродуктов путем увеличения представительности выборки проб, подвергаемых анализу. [38]
Рекомендации о периодичности применения обычных СО или контрольных образцов, а также шифрованных проб не могут быть универсальными. В условиях, когда реализуется устойчивое состояние аналитических работ, контрольные анализы можно рассматривать как выборку из множества всех анализов. В этом случае для определения ее объема можно использовать известные представления о доле проверяемых изделий ( относительно объема всей партии), обеспечивающей достаточную представительность выборки при приемлемом риске неправильных заключений. Часто полагают необходимым применять СО перед началом каждой рабочей смены. [39]
 |
Схема, поясняющая принцип действия денситометра Н. Н. Самсонова. [40] |
Образцы пород отбираются из обнажений, стен горных выработок, керна скважин. Выборка должна охватывать все представленные петрографические разности пород. Масса образцов должна быть 50 - 400 г. При отборе образцов из буровых скважин или стволов шахт желательно выдерживать постоянным интервал между точками отбора в целях, увеличения представительности выборки. В горных выработках образцы отбираются на глубину приблизительно 10 см на одном уровне от подошвы выработки. [41]
При анализе непрерывных случайных процессов обычно предполагают, что данный процесс относится к категории стационарных эргодических случайных процессов. Такие процессы характеризуются тем, что одна единственная бесконечная реализация процесса несет всю информацию о его вероятностных свойствах и может быть использована для определения любой его характеристики путем усреднения по времени. С практической точки зрения эргодичность процесса позволяет в ходе исследования одного источника сигнала ( одного объекта) получить полное представление о свойствах определенного класса объектов. В этом смысле понятие эргодичности является некоторым эквивалентом понятия представительности выборки в классической математической статистике. [42]
Карта пространственного прогноза строится на основании прогнозирующей функции. Прогнозирующая функция аппроксимирует зависимость прогнозируемой величины от признаков. Обычно она находится путем оптимизации некоторого критерия качества, который определяется математической моделью прогноза. Качество прогноза в практических приложениях в большой степени зависит от полноты описания прогнозируемой величины с помощью признаков, от представительности экспериментальной выборки примеров прогноза, от уровня шумов в данных и от того, насколько целевая функция оптимизации и класс, в котором ищется прогнозирующая функция, согласованы с решаемой задачей. [43]
Расчетные значения параметров, входящих в комплекс К1г могут отличаться от действительных тем в большей степени, чем меньше изучен пласт. Известно, что всем параметрам, характеризующим пласт, в той или иной мере свойственны изменчивость и неоднородность распределения как по толщине, так и по площади. Как показано в работах [5, 39], представительность выборки определяется преимущественно числом скважин и степенью освещенности разреза. Соответственно, возможная ошибка в оценке значений каждого из параметров, входящих в комплекс Кг, зависит от числа скважин - источников информации о пласте. Используя результаты исследований [39], представим совокупность возможных значений каждого из параметров нормальным вероятностным распределением, симметричным относительно расчетного значения. [45]
Страницы: 1 2 3 4