Cтраница 2
Для структурных составляющих ( феррита и промежуточных фаз) по найденным значениям микротвердости необходимо рассчитать эмпирическую дисперсию s2 и сравнить с полученной в опыте 10 дисперсией для твердости по Виккерсу и Роквеллу. [16]
Эти два критерия требуют знания дисперсии генеральной совокупности и поэтому могут дать удовлетворительные результаты при 20, когда эмпирическая дисперсия весьма близка к генеральной. Для меньшего числа измерений следует воспользоваться критерием Романовского. [17]
При нормировании вибрации машин, изготовляемых малыми партиями, для ограничения поля допуска иногда используют и другие пределы, в том числе значение эмпирической дисперсии S2, а также диктуемые некоторыми частными соображениями значения AL. Однако установление таких пределов лишает нормирование объективной основы, а получаемые при этом нормы по существу являются требованиями по ограничению уровней вибрации, приведенными применительно к некоторым конкретным условиям. Такие нормы основываются не столько на возможности, сколько на необходимости достижения определенных уровней вибрации. [18]
В условиях производства из-за ограниченности числа результатов измерений при обработке вместо математического ожидания и дисперсии получают их приближенные статистические оценки - соответственно эмпирическое среднее х и эмпирическую дисперсию s2, характеризующие средний результат измерений и степень разброса результатов. [19]
Оценку длины корреляции можно получить, разбив пульсары на две зоны по d ( скажем, d C 900 пк и d 900 пк) и сравнив эмпирические дисперсии флуктуационной части RM, нормированной на [ d / l - 1 ехр ( - d / l) ] 1, в двух этих зонах. [20]
Если появляется сомнение, что генеральные дисперсии не равны, а, например, сг2О2, то гипотеза о з2 проверяется при альтернативной гипотезе а2а2 ( знак неравенства выбирается, например, вследствие того, что для эмпирических дисперсий а2о) с помощью одностороннего критерия. [21]
Анализ большого числа различных зависимостей позволил сделать вывод о том, что теоретические частные дисперсии результатов измерения физических свойств горных пород не изменяются с изменением аргумента. Изменение условных эмпирических дисперсий с изменением аргумента не носит характера определенной закономерности, что объясняется влиянием различных случайных факторов. [22]
Из равенства ( 97) следует, что при конечном числе измерений эмпирический стандарт всегда меньше теоретического стандарта, соответствующего распределению, которому подчинены эти измерения. Действительно, эмпирическая дисперсия, отсчитываемая от среднего арифметического, соответствует, как известно, - принципу минимума суммы квадратов отклонений. Отклонения же отдельных измерений от истинного значения, которое при конечном числе измерений ие является их средним арифметическим, этому принципу удовлетворять, очевидно, не могут. Необходимо подчеркнуть, что сказанное справедливо по отношению лишь конечного числа измерений; нормальный же закон справедлив, строго говоря, лишь по отношению бесконечного числа измерений. Следовательно, когда мы сопоставляем, как это всегда делается на практике, конечный ряд измерений с нормальным законом, то тем самым идем наперекор строгой логике. [23]
Приведены выражения для оценки погрешности формы ( не-круглости) единичной детали, партии деталей и процесса в целом. Найдены формулы для расчета эмпирической дисперсии суммарной погрешности размеров, формы и настройки технологического процесса. [24]
Рассмотренные критерии требуют знания дисперсии генеральной сово. Дать удовлетворительные результаты при п 20, когда эмпирическая дисперсия весьма близка к генеральной. [25]
При этом предполагается, что случайные величины b ( для разных участников) и ошибки Д независимы. Так, г О, 7 означает, что 30 % эмпирической дисперсии обусловлены разного рода случайными воздействиями. [26]
Пусть среди нескольких приборов ( нескольких серий измерений) обнаружен прибор ( серия измерений), эмпирическая дисперсия которого s заметно больше остальных. [27]
В опытах используются два размерных числа выборки: среднее арифметическое х, характеризующее среднюю величину результатов выборки, и эмпирическая дисперсия s2, являющаяся мерой разброса результатов измерения вокруг среднего значения. [28]