Cтраница 1
Статистические распределения значений § Эф различны для разных климатических районов. [1]
Статистическое распределение значений работоспособности изучалось более детально, чем статистическое распределение оь и еь, определяемых при растяжении, возможно, потому, что, как правило, резина работает при безопасных нагрузках, и разброс разрывных значений не представляет интереса. Если же резина работает в условиях утомления, как, например, в шинах, то интересно определить возможную ее работоспособность. [2]
Основной характеристикой статистического распределения значений Е р служит так называемая дифференциальная функция распределения. Она строится по экспериментальным результатам следующим образом. [3]
Для описания статистического распределения значений прочности микрообъемов матрицы, как и для волокон ( 9) разд. [4]
Пласт, по которому статистическое распределение значений параметра пористости не противоречит нормальному распределению, а проницаемость - логнормальному распределению ( близк. [5]
Если в пределах исследуемого объекта статистическое распределение значений kn 0 не соответствует закону нормального распределения и наряду с этим выявлено закономерное изменение этого параметра по площади, то составляется карта в изолиниях kno и среднее значение по пласту или залежи определяется взвешиванием по площади. [6]
Макс Борн сделал решающий шаг, он показал, что волновая функция характеризует статистическое распределение значений физических величин, рассматриваемых в квантовой задаче. [7]
При однородных пластах-коллекторах с примерно одинаковыми значениями Ки.о. по скважинам, о чем свидетельствует соответствие статистического распределения значений этого параметра закону нормального распределения, среднее значение Ки. [8]
При однородных пластах-коллекторах с примерно одинаковыми значениями kna по скважинам, о чем свидетельствует соответствие статистического распределения значений этого параметра закону нормального распределения, среднее значение kno по пластам нефтяной залежи и по газовой залежи в целом рассчитывается как среднее арифметическое или средневзвешенное значение из имеющихся определений. [9]
Если используется четное число классов, то значение, разграничивающее два класса в середине, явялется медианой ( median) статистического распределения значений атрибута. [10]
Если используется четное число классов, то значение, разграничивающее два класса в середине, явялется медианой ( median) статистического распределения значений атрибута. [11]
Следует заметить, что разрывные напряжения и деформации являются плохо определяемыми константами в том смысле, что они характеризуются не какими-то определенными значениями, а некоторым статистическим распределением значений. В результате этого граница поверхности определяется лишь средними значениями или характером статистического их распределения. Было проведено очень мало экспериментальных исследований с целью выяснения характера распределений разрывных значений напряжения, деформации и времени, их взаимосвязи и зависимости от условий испытаний и температуры. [12]
С феноменологической точки зрения перенос называется дисперсионным, если нестационарный ток при измерении времени пролета электронов даже без переходных процессов спадает постепенно. С физической точки зрения перенос будет дисперсионным, если статистическое распределение значений дрейфовой подвижности электронов становится широким. Дисперсионный перенос обычно наблюдается в тех материалах, где значения времен отрыва носителей от ловушек или времен перескока их между ловушками, энергетические уровни которых расположены в запрещенной зоне, распределены с большой дисперсией. При оптической или зондовой инжекции в аморфный материал избыточные носители очень быстро захватываются ловушками вблизи поверхности. Время релаксации может быть меньше 10 с. Затем захваченные носители термически высвобождаются из ловушек и забрасываются в соответствующие зоны. Распределение времен этого процесса очень широкое. [13]
Для получения более точных сведений имеющиеся данные необходимо обобщать. Найденное статистическое распределение - называемое также эмпирическим - рассматривают как выборочную пробу из генеральной ( бесконечной) совокупности с известным теоретическим распределением и используют параметры статистического распределения как оценочные для неизвестных параметров теоретического распределения. Например, если из лежащих в основе статистического распределения значений рассчитать среднее арифметическое х и среднеквадрати-ческое отклонение s, то с помощью таблицы нормального распределения можно рассчитать вероятность появления значений признака в диапазоне допусков. [14]