Статистическая величина

Cтраница 1

Статистические величины непосредственно связаны с термодинамическими. [1]

Статистическая величина, равная наиболее часто выпадающему значению в последовательности. Подсчет моды приведет к правильному выводу о том, что равно предпочтительными являются булочки 1 и 3, а булочка 2 не понравилась никому. [2]

Ряды статистических величин, характеризующие изменение явлений во времени, называются динамическими ( хронологическими или временными) рядами. Ряды динамики состоят из двух элементов: уровней ряда и времени, к которому они относятся. Уровни, ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к которым относятся уровни ряда. [3]

Изучению перечисленных статистических величин посвящены многочисленные работы. В работах В. И. Сифорова, проведенных еще в 1930 г., найдены основные статистические закономерности, характеризующие флю) ктуационный ток в высокочастотных цепях радиопремника, при эт ом флюктуационный ток рассматривался как сумма бесконечно большого числа элементарных синусоидальных токов с бесконечно ма [ лыми амплитудами и случайным сдвигом фаз. [4]

Как статистическую величину АуЛ ( определяемую для какого-то ранее выделенного объекта по электропотреблению А и объему М) рассчитывают следующим образом: Ауя А / М, таким образом есть некоторое усреднение на известном ( чаще месячном или годовом) интервале. Поэтому применение (3.30) дает, строго говоря, не максимальную, а среднюю нагрузку. [5]

Температурой называется статистическая величина, характеризующая тепловое состояние тела и пропорциональная средней кинематической энергии молекул тела. Нуль шкалы Кельвина равен абсолютному нулю, поэтому все температуры по этой шкале положительные. [6]

Норма, статистическая величина, показывающая темп, успешность работы, показатель ( нов. [7]

Энтропия - принципиально усредненная статистическая величина - дает лишь весьма ограниченную характеристику биологической системы. Это, конечно, никак не противоречит описанным выше возможностям применения неравновесной термодинамики в биологии. Ее применения ограничиваются, однако, некоторыми общими феноменологическими положениями и трактовкой немашинных процессов. Применительно к регуляторным явлениям и к процессам развития термодинамика может лишь констатировать наличие неустойчивостей, наличие множественных стационарных состояний в нелинейной области. Функция диссипации утрачивает прямое эвристическое значение вдали от равновесия. Тем более это относится к машинной системе. Встречающиеся в литературе попытки модифицировать линейную термодинамику с целью описания процессов роста и дифференцировки ( см., например, [45]) основаны на недоразумении и научного значения не имеют. [8]

Распределение ходимости ( километража восстановленных шин по нарастающему количеству шин, выбывших из эксплуатации. [9]

Разброс значений статистической величины характеризуется, как известно, средним квадратичным отклонением. [10]

Такой ряд статистических величин является моментным. [11]

Какие ряды статистических величин называются интервальными и почему их уровни можно суммировать. [12]

Осуществляется вычисление статистических величин. [13]

При расчете средних статистических величин необходимо учитывать различные взаимодействия в полимерной цепи. Во-первых, взаимодействие соседних боковых групп цепи затормаживает вращение вокруг простых связей; такие взаимодействия называют ближними. Во-вторых, при расчете возможных конформаций цепи нужно учитывать, что разные звенья одновременно не могут находиться в одной и той же точке пространства и поэтому цепь не может пересекать самое себя. [14]

Линейная макромолекула в пространстве координат с началом координат, помещенным в один из концов макромолекулы.| Конусы вращения единичных связей С-С в цепочке полиэтилена. [15]

Страницы: 1 2 3 4