Изучаемая величина

Cтраница 3

При проверке гипотезы случайности мы связываем значения изучаемой величины с некоторым произвольно выбранным неслучайным параметром. Часто в качестве такого неслучайного параметра берутся последовательные значения времени, как это было сделано в предыдущем примере. Интересно отметить, что по отношению к некоторому параметру значения величины х могут быть упорядочены, хотя при этом не нарушается нормальный закон распределения. [31]

Во многих измерительных приборах мы судим об изменении изучаемой величины по положению точки на прямой. [32]

Во многих измерительных приборах мы судим об изменении изучаемой величины по положению точки на пря. [33]

Выбор вида взаимосвязи ( формы связи) между изучаемой величиной ( функцией) и переменными ( аргументами), наиболее полно отвечающей реальной связи. [34]

Кривая накопленных частот. [35]

Основная информация о нефтепромысловых статистических данных выражается законом распределения изучаемых величин. [36]

Этот показатель дает наиболее полную информацию об изменении статистически изучаемых величин. [37]

Положение разрядов выбирается так, чтобы среднее из наблюденных значений изучаемой величины лежало по возможности ближе к средине соответствующего разряда. [38]

Часто при осуществлении того или иною эксперимента возникает необходимость оценивать изучаемую величину в среднем. В теоретико-вероятностных задачах роль среднего значения случайной величины играет числовая характеристика, называем ая математическим ожиданием. [39]

Применение корреляционного анализа позволяет установить наличие или отсутствие связи между изучаемыми величинами в условиях действия большого числа факторов, ряд из которых неизвестен. Наличие или отсутствие связи определяется путем составления уравнений связи или, как их принято называть, уравнений регрессий. Форму связи ( прямолинейную или криволинейную) определяют на основе предварительного анализа. О наличии корреляционной связи, а также о форме и характере кривой в первом приближении может дать представление графический анализ распределения совокупности точек, образующих корреляционное поле. Так, вытянутый характер расположения точек и ось контура корреляционного поля, составляющая острый или тупой угол с осями координат, свидетельствуют о наличии корреляционной связи и прямолинейной формы связи. Если наибольшая ось контура корреляционного поля параллельна одной из осей координат или контур поля приближается к форме круга, то такое соотношение исследуемых факторов не имеет или почти не имеет корреляционной связи. [40]

А) проводится статистический анализ этих данных и выявляется ход развития изучаемых величин. Получается некоторое поле точек. [41]

Сущность метода Монте-Карло состоит в следующем: требуется найти значение а некоторой изучаемой величины. [42]

Контрольная карта представляет собой простой график, на который последовательно наносятся значения изучаемой величины. На графике также присутствуют линии, обозначающие среднее значение, верхний предел и нижний предел. Вариация, укладывающаяся в рамки пределов, считается шумом, а все, что больше или меньше, - трендом. График представляет собой контекст, и продолжительное изменение знвчений в каком-то одном направлении может интерпретироваться как тренд, даже если и не выходит за предельные рамки. [43]

Возможность использования гидрохимического или температурного метода связана с наличием достаточно контрастных изменений изучаемых величин в подземных и поверхностных водах. [44]

Результаты испытаний ударной вязкости а /, малоуглеродистой стали. [45]

Страницы: 1 2 3 4