Прикладная статистика

Cтраница 2

Сплайны сравнительно мало известны прикладным статистикам. Вместе с тем, по мнению ряда авторов [54, 114], они являются наиболее удачными аппроксимирующими функциями для приложений. Полиномы наряду с большинством других математических функций обладают как раз обратным свойством. Их поведение в малой области однозначно определяет поведение в любой другой точке. [16]

Этот подход, обогащенный методами прикладной статистики и эконометрики, составляет основу современного технического анализа. [17]

Для построения ковариационной матрицы применимы методы прикладной статистики. [18]

Статистические методы управления качеством. [19]

Статистическими методами анализа качества называются методы прикладной статистики, применяемые при изучении зависимости показателей качества продукции и процессов, влияющих на качество, от различных факторов. [20]

Статистическими методами регулирования качества называются методы прикладной статистики, применяемые при регулировании технологических процессов для обеспечения их стабильности, ритмичности и предупреждения брака. [21]

Статистическими методами контроля качества называются методы прикладной статистики, применяемые при выборочном контроле качества. [22]

Статистическими методами оценки качества называются методы прикладной статистики, применяемые при определении значений показателей качества продукции и процессов, влияющих на ее качество. [23]

Тем не менее проблема стандартизации методов прикладной статистики для решения задач статистического анализа технологических процессов и качества продукции является весьма актуальной по ряду причин. [24]

Среди национальных стандартов по различным вопросам прикладной статистики имеются и стандарты по проверке согласия опытного и теоретического распределений. [25]

Теория вероятностей служит также для обоснования математической и прикладной статистики, которая в свою очередь используется при планировании и организации производства, при анализе технологических процессов, при оценке качества продукции - и для многих других целей. [26]

Данная книга является логическим продолжением справочного издания Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных, вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. [27]

Статистические методы регулирования качества - это методы прикладной статистики, применяемые при регулировании технологических процессов для обеспечения их стабильности, ритмичности и предупреждения брака. [28]

Таким образом, мы приходим к определению прикладной статистики как самостоятельной научной дисциплины, разрабатывающей и систематизирующей понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации сбора, стандартной записи, систематизации и обработки ( в том числе - с помощью ЭВМ) статистических данных с целью их удобного представления, интерпретации и получения научных и практических выводов. [29]

Вероятностные сетки удобны для решения многих задач прикладной статистики графическими методами, не требующими вычислений. Они обладают большой наглядностью. [30]

Страницы: 1 2 3 4