Вероятность - погрешность
Cтраница 2
Коэффициент k А0 / а зависит от вида закона распределения вероятностей погрешности и называется энтропийным коэффициентом данного закона распределения вероятностей. [16]
Для определения эффективной протяженности подобного интервала при любом законе распределения вероятностей погрешностей введено понятие энтропийного значения погрешности. [17]
Апостериорная энтропия Н ( X / Y) определяется распределением вероятностей погрешностей контроля. Так как апостериорная энтропия Н ( X / Y) обусловливает уменьшение количества информации, получаемой при контроле, то говорят, что погрешности контроля оказывают дезинформационное действие. [18]
Коэффициент k - А0 / а зависит от вида закона распределения вероятностей погрешности и называется энтропийным коэффициентом данного закона распределения вероятностей. [19]
Следовательно, формула ( 40) вполне справедлива лишь при симметричной форме распределения вероятностей погрешности измерений. [20]
Чем больше Мь тем время ускоренных испытаний меньше, но в то же время увеличивается вероятность погрешности при определении параметров надежности. Поэтому оптимальное значение Afj выбирается из условия поставленной задачи с учетом требуемой точности оценки параметров. [21]
Статистические характеристики - случайные величины, представляющие собой оценки вероятностных характеристик, параметров функций распределения вероятностей погрешности измерений, они получаются экспериментальным путем при выборочных, статистических испытаниях. Статистические характеристики погрешности измерений отражают степень близости к истинному значению измеряемой величины только того единственного результата измерения, который получен в той же серии измерений, по данным которой рассчитаны статистические характеристики. [22]
Исследование процедур метрологического анализа показывает, что одной из ключевых операций при этом является установление вида плотности распределения вероятности погрешности w ( AA, ) по заданному виду погрешности как функции случайных аргументов и известным плотностям распределений вероятностей этих аргументов. В теории вероятностей [14] данная задача определена как композиция законов распределения вероятностей и для ее решения предложен ряд методов, один из которых ниже будет рассмотрен подробно. Специальное рассмотрение методов оценивания w ( AX -) обусловлено потребностью разработки специальной программной системы, позволяющей эффективно решать указанную задачу в конкретных случаях на основе входящих в A3 данных. [23]
В [50], насколько нам известно впервые, был предложен принципиально иной подход к аппроксимации функций плотности распределения вероятностей погрешностей измерений. Этот подход основан на практических особенностях подавляющего большинства реальных функций распределения погрешностей. Из общих физических соображений, подтверждаемых практикой, можно считать, что в подавляющем большинстве функции плотности распределения вероятностей случайных погрешностей - усеченные ( существующие при конечных значениях аргумента - погрешности), симметричные, одномодальные. [24]
Последнее соотношение / In N, если N ( X2 - X ldb, справедливо при любом законе распределения вероятностей погрешности. [25]
Однако при необходимости знать интервальные характеристики погрешности ( если нормированы - точечные) приходится вводить в рассмотрение функции распределения вероятностей погрешности. Это объясняется тем, что функциональная связь между интервальными и точечными характеристиками случайных величин определяется видом функции их распределения. Трудности ( а вернее, как отмечено выше, практическая невозможность) определения реальных функций распределения вероятностей погрешностей измерений вызвали попытки установления методов приемлемой аппроксимации этих функций. [26]
Поэтому не только в прикладной, но и в теоретической метрологии стараются избегать введения в рассмотрение реальных функций распределения вероятностей погрешностей измерений. В последние годы появились некоторые предложения об аппроксимациях реальных функций распределения погрешностей измерений ( см. разд. Но сначала рассмотрим применяемые характеристики функций распределения вероятностей погрешностей измерений. [27]
Рассчитанные величины энтропийного коэффициента характеризуют область его значений, соответствующую большинству реальных одно-модальных ( с одной вершиной) законов распределения плотностей вероятности погрешности. [28]
Если предлагаемая здесь методика дает слишком большую для каких-либо частных случаев погрешность расчета характеристик достоверности контроля, то единственным выходом может служить исследование соответствующей реальной функции плотности распределения вероятностей погрешности измерений при контроле и изменений этой функции в возможных реальных условиях контроля. [29]
 |
Схем расположения реперов на трубе паропровода. [30] |
Страницы: 1 2 3 4