Анализируемый ряд

Cтраница 1

Расчет оптимальной обеспеченности расхода р. Стрый. [1]

Анализируемый ряд разбивается аналогично рис. 20 с интервалами через 10 или 5 % обеспеченности и для каждой обеспеченности, начиная с 50 %, подсчитывается число маловодных серий, перекрываемых по продолжительности и по объемам следующими за ними многоводными сериями. При необходимости разбивка может быть детализирована. Оптимальной принимается та минимальная обеспеченность, при которой во всех 100 % случаев после каждой маловодной серии последовали многоводные с большим восполнением, чем имел место дефицит восполнения в предшествующий маловодный период. [2]

Если расхождения между крайними значениями анализируемого ряда ( количество продукции, приходящееся на 60 чел. Если же эти расхождения превышают 30 %, то значения, входящие в такой ряд, нельзя считать равно достоверными. При анализе таких рядов необходимо тщательно изучить характеристики процессов, соответствующие каждому значению. [3]

Зависимость стоимости емкостного аппарата от объема. [4]

Нсли относительная погрешность превышает допустимую, то следует либо сузить анализируемый ряд стандартных размеров, разбив весь интервал на такие подынтервалы, в пределах которых удается получить адекватную оценку, либо перейти к оценке с использованием многофакторных моделей. [5]

Для выбора правильной прогностической модели первоначально необходимо выбрать некоторые характеристики анализируемого ряда данных. [6]

Стационарные временные ряды применяются, в частности, при описании случайных составляющих анализируемых рядов. [7]

Стандартное отклонение определяется так: рассчитывается п периодное простое скользящее среднее анализируемого ряда данных ( напр. [8]

Чем меньше а, тем Д ( У) меньше, следовательно, более выравненным оказывается анализируемый ряд динамики. [9]

Таким образом, требование отсутствия динамической ошибки целесообразно вводить лишь тогда, когда тренд достаточно велик по сравнению со случайной компонентой анализируемого ряда. [10]

Как выше уже говорили, интеграция означает, в какой степени ряд должен быть преобразован с помощью разностей разного порядка, чтобы стать стационарным, что очень важно, так как многие методы анализа временных рядов подразумевают, что анализируемый ряд в действительности является стационарным. [11]

Для осуществления принципа конструктивной преемственности машин необходимо при проектировании их принимать в расчет технические условия на все возможные их разновидности и при проведении нормализацион-ного анализа исходить из той конструкции, которая обладает наибольшим числом признаков, характерных для машин данного назначения и свойственных всем конструкциям анализируемого ряда. Конструкция, обладающая наибольшим числом этих признаков, принимается, как правило, за основание ряда, а все остальные одновременно проектируемые конструкции должны рассматриваться как производные основания конструктивно нормализованного ряда. [12]

Важное значение в анализе временных рядов имеют стационарные временные ряды, вероятностные свойства которых не изменяются во времени. Стационарные временные ряды применяются, в частности, при описании случайных составляющих анализируемых рядов. [13]

При отсутствии строгой периодичности каждой из гармоник их параметры TI, At, и срг могут быть оценены лишь как среднемноголетние, а поэтому в приведенное уравнение следует еще ввести дополнительный член ф - случайную компоненту ( или шум), отражающую случайное появление Т1езависимых колебаний. Данная компонента включает в себя также и неточности расчетов, связанные с отбрасыванием части анализируемого ряда при его неполном делении на К частей для периодограммного анализа указанными методами. [14]

Карта основных расчетных скоростей ветра [ максимальные скорости с повторяемостью одни раз в 50 лет на высоте 30 футов ( 9 14 м от поверхности земли для открытой местности ]. [15]

Страницы: 1 2