Логарифмическое нормальное распределение
Cтраница 1
 |
Результаты вычисления К - С-критерия. [1] |
Логарифмические нормальные распределения играют большую роль в математической статистике, так как встречаются очень часто в практике обработки наблюдений и легко преобразуются к нормальному распределению. Для экспериментатора было бы непростительно провести, например, регрессионный анализ ( см. гл. II) по результатам наблюдений, распределенных логарифмически нормально, без их предварительного преобразования. [2]
Логарифмические нормальные распределения играют большую роль в математической статистике, так как встречаются очень часто в практике обработки наблюдений и легко преобразуются к нормальному распределению. Для экспериментатора было бы непростительно провести, например, регрессионный анализ см. гл. II) по результатам наблюдений, распределенных логарифмически нормально, без их предварительного преобразования. [3]
Логарифмические нормальные распределения играют большую роль в математической статистике, так как встречаются очень часто в практике обработки наблюдений и легко преобразуются к нормальному распределению. Для экспериментатора было бы непростительно провести, например, регрессионный анализ ( см. гл. II) по результатам наблюдений, распределенных логарифмически нормально, без их предварительного преобразования. [4]
Логарифмическим нормальным распределением хорошо аппроксимируется эмпирическое распределение случайной величины со значительной правосторонней ассиметрией. [5]
Детали модели логарифмического нормального распределения и вид соответствующего закона активации читатель может найти в работах [6] и [21], где содержатся подробности метода расчета. Для проверки пригодности модели к экспериментальным данным, приведенным на рис. 19.1 и 19.2, были последовательно использованы три вычислительные программы. Общее число параметров в модели равно пяти: три ( TO, Я, Т0) - чтобы установить закон активации для т, четвертый - чтобы характеризовать ширину распределения В, и пятый его2 - второй момент. [6]
Это, так называемое логарифмическое нормальное распределение, проверено Левиным на большом экспериментальном материале по распределению капелек в облаках, собранном на Эльбрусе. В последнее время то же распределение доказано для различных конденсационных и дисперсионных аэрозолей. Колмогоров доказал теоретически, что в процессе дробления постепенно достигается именно такое распределение. Для конденсационных аэрозолей формула (8.9) остается пока эмпирической. Большое влияние на свойства аэрозолей оказывает не только величина частиц аэрозолей, но и их форма. Как показывают непосредственные наблюдения при помощи электронного микроскопа, форма частиц аэрозолей, как и суспензий, может быть весьма разнообразной. [7]
В промышленности для точной оценки применяют логарифмическое нормальное распределение, которое преобладает при выборочном анализе. При определенных условиях для отражения ряда процессов применение этого закона распределения правильно также с теоретической точки зрения. Точность суммарной кривой ( при вычерчивании ее) также вполне достаточна: точность кривой, построенной по точкам с помощью гравировальной иголки и координатного самописца, доходит до 0 01 мм. [8]
Это распределение не менее универсально, чем известное логарифмическое нормальное распределение. [9]
Помимо гауссового распределения в аналитике, особенно при определении следовых количеств, некоторую роль играет и логарифмическое нормальное распределение. [10]
Для разрывных мембран случайными величинами являются значения разрушающего давления Pi для нормального распределения и lgP для логарифмического нормального распределения и распределений Вейбулла и Гумбеля. [11]
 |
Градация частиц по размерам согласно шкале Тейлора. [12] |
Для дисперсных систем, получаемых размалыванием, крошением дроблением, часто кривые распределения несимметричны и хорошо описываются логарифмическим нормальным распределением. [13]
Применительно к разрывным мембранам случайными величинами являются значения разрушающего давления Р - для нормального распределения и gPi для логарифмического нормального распределения, Вейбулла и Гумбеля. [14]
Следует подчеркнуть, что ни одно из рассмотренных четырех фактических распределений проницаемости не согласуется с широко применяемым в американской практике теоретическим логарифмическим нормальным распределением. Из рассмотрения рис. 19 и 20 следует, что теоретическое гамма-распределение наилучшим образом описывает фактическое асимметричное распределение проницаемости. [15]
Страницы: 1 2