Статистические связи

Cтраница 2

При определении kn no AK используют статистические связи между интервальным временем Д / и значением kn кеон рассчитанным по данным керна. Эти связи учитывают степень сцементиро-ванности, глинистость пород, термобарические условия и свойства насыщающей породы жидкости. [16]

В конкретных структурах деятельности работник усваивает также статистические связи последовательностей постоянно и одинаково сменяющих один другого сигналов. Усвоение этих статистических структур последовательностей сигналов различным образом облегчает труд человека. С одной стороны, первоначально обязательные сигналы приобретают характер избыточной информации, и работник может начать их игнорировать. С другой стороны, работник усваивает предупредительные сигналы со всеми их преимуществами, которые уже были рассмотрены. [17]

Применительно к настоящему пособию мы будем рассматривать наиболее простые статистические связи между двумя случайными переменными - линейные корреляционные связи, когда каждому значению х соответствует определенное среднее значение у. Для определения корреляционных связей необходимо определить корреляционные отношения и корреляционное уравнение - уравнение регрессии. [18]

В нижеприведенном примере ( табл. 5.13) показаны статистические связи и методика преобразования темпов инфляции в цепные, а затем в базисные индексы инфляции. Показатели инфляции, а следовательно, и шаги расчета даны в годовом измерении. [19]

Классификация методов прогнозирования. [20]

Только на базе таких аналитических исследований, как причинно-следственные и статистические связи, возможна активная корректировка схем финансирования инвестиционных проектов и тем самым обеспечение их жизнеспособности. Во всех классах психологической основой прогнозирования как вероятностного планирования предсказание будущего опирается на накопленный опыт и текущие предположения относительно будущего. [21]

Теперь-то вы сами хорошо знаете, что все эти статистические связи обусловлены подобием микродвижений частиц в живых организмах, а Живая Температура Населения характеризует относительную интенсивность таких микродвижений у живущих в разных странах людей и является Параметром Подобия. Именно поэтому Живая Температура Населения связывает соотношениями подобия различные демографические показатели, в том числе и рассмотренные нами показатели рождаемости и смертности. [22]

Реальные значения многих факторов сложности задач KjV имеют между собой тесные положительные статистические связи, таким образом, уменьшение значений одного или нескольких факторов путем соответствующей рационализации структуры мнемосхемы должно обеспечить снижение реальных значений сразу большинства факторов. [23]

Если один длинный отрезок стационарного процесса разбить на два отрезка и ликвидировать статистические связи ( корреляции) между процессами на этих отрезках, то энтропия возрастет приблизительно на 2Г, так как появятся два новых конца. [24]

Дисперсионный анализ является начальной стадией исследования и позволяет ответить на вопрос, существуют ли статистические связи между анализируемыми параметрами и целесообразно ли продолжать работу по их изучению. [25]

Между основными структурно-механическими характеристиками масс строительной керамики и их химическим и гранулометрическим составами существуют статистические связи [27], которые могут быть сформулированы следующим образом. [26]

Распределение коэффициента извлечения по группам. [27]

Дисперсионный анализ является начальной стадией исследования, которая позволяет ответить на вопрос: существуют ли статистические связи между анализируемыми параметрами и стоит ли продолжать работу по их изучению. Кроме того, существенная особенность дисперсионного анализа заключается в том, что он дает возможность более точно находить среднюю квадра-тическую ошибку опыта в целом при малом повторении различных вариантов. [28]

Величина тк, называемая временем корреляции стохастического процесса, представляет собой время, в течение которого внутренние статистические связи, характеризующие процесс, ослабевают в е раз. [29]

Характеристики второго типа в условиях, когда количество сигналов неизвестно, а между случайными значениями их параметров существуют статистические связи, описываются с помощью теории случайных потоков ( гл. [30]

Страницы: 1 2 3 4