Сравнение - среднее
Cтраница 3
Контроль сводится к последовательному измерению радиального зазора AI и Д2 в двух взаимно перпендикулярных направлениях, суммированию результатов измерения и сравнению среднего арифметического с полем допуска на радиальный зазор. В первом сечении подшипник нагружают сверху усилием в 5 кГ с помощью рычага, после чего измерительный наконечник, зажатый в своем исходном положении в рычаге 14, опускается до соприкосновения с наружным кольцом подшипника. Затем рычаг 14 зажимом 13 прижимается к стойке 11, наконечник 10 освобождается. [31]
Если серии измерений, в которых получены средние, сделаны с разной точностью ( с разными дисперсиями), то процедура сравнения средних резко усложняется. [32]
Однако если дополнительно1 предположить, что не из - вестиые генеральные дисперсии равны) между собой, то можно построить критерий ( Стьюдента) сравнения средних. Например, если сравниваются i средние размеры двух партий деталей, изготовленных на одном и том же станке, то естественно допустить, что дисперсии контролируемых размеров одинаковы. [33]
Это более сложный случай, поскольку для построения критериев необходимо знание дисперсий. Поэтому сравнение средних по эмпирическим данным производится в два этапа. [34]
 |
Нагрузочные графики и изменение температуры двигателя при длительном ( а, повторно-кратковременном ( б и кратковременном ( в режимах работы. [35] |
В основе выбора мощности двигателя любого режима работы лежит метод средних потерь. Он основан на сравнении средних потерь мощности АРср двигателя за цикл работы с потерями при номинальной нагрузке ЛР ОМ. [36]
Статистическая значимость такого расхождения указывает на существенное влияние фактора. При двух сериях наблюдений сравнение средних и проверка нуль-гипотезы о незначимости их различия производятся с помощью - критерия Стьюдента. В сформулированной задаче требуется одновременно сопоставить произвольно большое число средних и на основании этого сделать вывод о существенности влияния того или иного фактора. [37]
Стереологические методы разнообразны и далеко не исчерпаны рамками данного пособия. Сводить результаты только к сравнению средних арифметических - значит обеднять возможности данного метода. [38]
При решении задач подобного типа по результатам нескольких выборочных совокупностей вычисляют случайную дисперсию ( иногда ее называют остаточной или внутригрупповой) 5оСТ, а за - тем так называемую факторную дисперсию 5факт, обусловленную отклонениями средних на разных уровнях фактора F от общего среднего, и сравнивают их между собой с помощью F-кри-терия Фишера. Расположение материала, способы вычисления дисперсий, их сравнение, сравнение средних и оценка дисперсии фактора ( Тф рассмотрены ниже и проиллюстрированы на ряде примеров. [39]
При решении задач подобного типа по результатам нескольких выборочных совокупностей вычисляют случайную дисперсию ( иногда ее называют остаточной или внутригрупповой) SQCT, а затем так называемую факторную дисперсию 5 aKT, обусловленную отклонениями средних на разных уровнях фактора F - от общего среднего, и сравнивают их между собой с помощью F-кри-терия Фишера. Расположение материала, способы вычисления дисперсий, их сравнение, сравнение средних и оценка дисперсии фактора етф рассмотрены ниже и проиллюстрированы на ряде примеров. [40]
Согласно грубому эмпирическому правилу, критерий t, используемый при сравнении средних, относительно нечувствителен к отклонениям исследуемой случайной переменной от нормального закона распределения. Влияние отклонений от случайности выборки на критерий / - Стьюдента при большом числе наблюдений более значительно. Даже небольшое отклонение от предполагаемой случайности может привести к существенным изменениям уровня значимости и доверительной вероятности. Модифицированные критерии, нечувствительные к условию случайности выборки, описаны в дополнительной литературе, приведенной в конце этой главы. [41]
Пусть генеральные совокупности X и У распре - делены нормально, причем их дисперсии неизвестны. По этой причине метод сравнения средних, изложенный в § 11, применить нельзя. [42]
Методы дисперсионного анализа позволяют получить ответ на следующие вопросы: 1) значимо ли влияет изучаемый фактор на воспроизводимость и в целом на результат анализа. Fk), выборочные средние значимо различаются между собой. Иными словами, дисперсионный анализ призван решать задачу сравнения средних ряда выборочных совокупностей, полученных в различных ( но контролируемых) условиях проведения химического анализа. С его помощью при постановке специальных опытов оказывается возможным выяснить, какая из стадий анализа вносит наибольший вклад в общее рассеяние результатов. [43]
Здесь гипотезы необходимо проверять в следующем порядке. Вначале - гипотезу о грубой ошибке: если окажется, что ошибка - грубая, этот результат придется исключить из дальнейшей обработки. Затем - гипотезу об однородности дисперсий: иначе сильно усложнилось бы сравнение средних. [44]
Проведенное выше сравнение выборок учитывает только знак разности х - - у (, но не ее величину. Поэтому оно может быть полезно лишь там, где один из знаков подавляюще преобладает над другим, а это бывает редко. Но зато при наличии такого преобладания указанное сравнение выявляет любые различия, как бы малы они ни были, почему и может оказаться чувствительнее, чем сравнение средних по критерию Стьюдента. [45]
Страницы: 1 2 3 4