Вид - закон - распределение
Cтраница 1
Вид закона распределения выбирают на основе анализа физики отказов объектов и ( или) опыта обработки информации о надежности объектов. Из опыта обработки многократно цензурированных выборок из генеральных совокупностей объектов, наиболее часто встречающимися законами распределения являются: экспоненциальный, Вейбулла, нормальный и логарифмически нормальный. [1]
 |
Вероятность безотказной работы резервуаров РВС-5000 на координатной сетке усеченного нормального распределения. [2] |
Вид закона распределения оцениваем по характеру кривой вероятности безотказной работы. [3]
Вид закона распределения f ( z, а) ( а тем более закон полностью) может быть известен или из длительного и массового эксперимента, что, например, для новых образцов техники, как правило, невозможно, или из математических и общих физических соображений. К последнему относятся указания на выполнимость условий, позволяющих применять асимптотические законы теории вероятности-предельные законы. [4]
Вид законов распределения нагрузки, 5 и несущей способности R существенным образом влияет на вероятность отказа. [5]
Вид закона распределения нагрузки и несущей способности существенно влияет на значение характеристик надежности изделий в диапазоне применяемых значений запаса. Сравнение результатов конкретных расчетов показало, что комбинация нормальных законов распределения величин R и S дает при прочих равных условиях самые высокие значения характеристик надежности. [6]
 |
Схематизация процесса нагружения S ( t по методу полных циклов. / - 27-номера экстремумов. [7] |
Предварительно вид закона распределения f ( S) можно определить по виду гистограммы. В ГОСТ 11.008 - 75 приведены правила построения вероятностных сеток1, с помощью которых можно оценить вид закона распределения по расположению эмпирических точек. [8]
Определение вида закона распределения случайной величины по опытным данным занимает одно из центральных мест при обработке результатов экспериментов статистическими методами. Традиционный подход при решении задачи сводится к расчету параметров эмпирического распределения, принятию их в качестве оценок параметров генеральной совокупности с последующей проверкой сходимости эмпирического распределения с предполагаемым теоретическим по критериям х2 ( Пирсона), А. Некоторые новые критерии [82] не имеют удовлетворительного теоретического обоснования, а в ряде случаев, как это показано в работе [82], не обладают достаточной мощностью. [9]
Для получения вида закона распределения, если не хватает стандартных выходных данных, предлагается простейший прием. [10]
Для определения вида закона распределения и последующего использования соответствующих формул при расчете точечных оценок его параметров и необходимых показателей, например наработки до отказа ( на отказ) по имеющимся статистическим данным, используются различные методы, в том числе моментов, квантилей, максимального правдоподобия, графический метод. [11]
В ряде случаев вид закона распределения случайной переменной является гипотетическим и нуждается в проверке. Тогда выдвинутая гипотеза о том, что рассматриваемая величина х подчинена какому-то закону распределения F ( х), проверяется с помощью критериев соответствия. Последние основаны на выборке определенной меры расхождения между теоретическим ( предположительным) и эмпирическим распределениями. Если критерий превосходит надлежаще установленный предел, то гипотеза бракуется. [12]
Допустим, что вид закона распределения величины X задан, но неизвестен параметр 0, которым определяется этот закон. Требуется найти его точечную оценку. [13]
В зависимости от вида закона распределения времени безотказной работы применяют расчеты надежности при экспоненциальном, нормальном, вейбулловском и других законах распределения. [14]
Так как о виде закона распределения данных и результатов наблюдений, уровне засорения и других особенностях измерения может быть известно только в процессе измерений, то при разработке МВИ и аттестации точных методов измерений в зависимости от выявленных особенностей измерений целесообразно предусматривать несколько вариантов обработки данных. В процессе измерений после статистического анализа данных и результатов следует выбирать наиболее эффективный метод обработки измерительной информации. Из единой выборки определенного объема по результатам наблюдения искомого параметра вычисляют пять различных оценок: медиану, центр сгиба, середину размаха, усеченное среднее арифметическое и нормальное среднее арифметическое. Пять полученных результатов располагают в вариационный ряд и выбирают оценку, занявшую медианное положение в этом ряду. [15]
Страницы: 1 2 3 4