Полученная гистограмма

Cтраница 2

Для этого на основе полученной Информации об отказах изделия за период его эксплуатации строится гистограмма ( рис. 72, я), показывающая число возникших отказов в данном интервале времени для большого числа однотипных изделий, работающих в оговоренных условиях. По полученной гистограмме, которая является экспериментальной оценкой плотности вероятности, может быть подобран теоретический закон распределения. [16]

По данным табл. 1 на рис. 3 построена графическая зависимость изменения процентного содержания зерновых фракций от размера зерна. Из сравнения полученных гистограмм видно, что кривые распределения размеров зерна имеют различную форму. Для одних образцов эти кривые имеют ярко выраженный один максимум ( или несколько) по фракции, для других такие максимумы по фракции отсутствуют. Кривые распределения на образцах 0 25ВТ ( 299), 0 25ВТ ( 282), 0 25ВТ имеют одинаковую форму, что соответствует высокой однородности материала. Максимум по фракции наблюдается в области 5 5 - 8 мк ( до 40 %) и два других максимума в области 4 - 5 5 и 8 - 10 мк. На остальных образцах максимум сдвигается в крупнозернистую фракцию. На составе 0 25ВТ ( 287) максимум по фракции ( больше 80 %) наблюдается в области 12 5 - 15 мк. [17]

Распределение пробивного на - [ IMAGE ] ХП. 4. Зависимости Я ( ш для раз-пряжения изоляции катушек обмотки якоря личных распределений тягового двигателя после пробега 106 км. [18]

Интервалы группирования не обязательно должны быть равны между собой, как на рис. XII. Их протяженности выбирают так, чтобы полученная гистограмма наиболее полно соответствовала принятой гипотезе теоретического распределения. Однако обычно полного их соответствия добиться невозможно и поэтому его устанавливают по различным критериям согласия: А. Н. Колмогорова, Пирсона, % 2 и другим, которые подробно рассмотрены в теории вероятностей. [19]

Гистограмма для относительных частот данных, приведенных в. [20]

После построения гистограммы экспериментатор переходит к этапу подбора подходящего для данного случая наиболее приемлемого теоретического закона распределения вероятностей. Первый и простейший способ подбора заключается в визуальном сравнении полученной гистограммы с несколькими кривыми теоретических распределений. Так, например, сравнивая гистограмму, представленную на рис. 1.9, с теоретическими кривыми приведенными ранее на рис. 1.4 - 1.8, можно видеть, что она похожа на распределение Пуассона. [21]

На основании внешнего вида гистограммы можно сделать выводы о том, какие теоретические плотности распределения вероятностей целесообразно попытаться использовать для выравнивания гистограммы. Анализ численных значений выборочных моментов, в частности таких, как коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс, позволит отобрать из всего множества теоретических распределений подходящие для выравнивания полученной гистограммы. [22]

Пример построения гистограммы с применением функции hist. [23]

ГО и функция fix), соответствующая теоретической плотности исходного ( нормального) распределения с параметрами, вычисленными по выборке. Для придания значениям абсолютных частот традиционного вида гистограммы, к этой кривой при форматировании графика применен стиль bar в списке Туре ( вкладка Traces) диалогового окна форматирования графика ( см. разд. Полученная гистограмма визуально достаточно хорошо согласуется с теоретической плотностью распределения. [24]

При решении задач СМО методом имитационного математического моделирования поведение элементов СМО и их взаимодействие описываются набором алгоритмов, реализуемых на некотором языке моделирования. По полученным гистограммам вычисляются средние значения, дисперсии, среднеквадратические отклонения и другие характеристики экспериментальных распределений. [25]

Страницы: 1 2