А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Статистичне випробування

Статистичні випробування доповнюють календарний ряд спостережень, який є лише варіантом чергування маловодних і багатоводних років і сезонів, безліччю інших варіантів, можливих при прийнятих припущеннях щодо закономірностей коливання стоку річок.

Статистичні випробування дозволяють встановити гарантовані межі можливих відхилень тиску спрацьовування мембран даної конкретної партії. Їх сутність полягає в наступному.

Статистичні випробування полягають в тому, що кожну з відібраних 20 мембран поступово навантажують тиском рідини або газу до руйнування, і тиск спрацьовування р кожного зразка фіксується зразковим манометром.

Статистичні випробування полягають в тому, що підраховуються значення Ix tj, перший індекс відповідає певній клітці квантованного знака, другий - приналежність до відповідного стандарту. З отриманих таким чином знаків вибирають еталони, що представляють собою контури знаків.

Статистичні випробування за методом Монте-Карло є найпростіше імітаційне моделювання при повній відсутності будь-яких правил поведінки. Отримання вибірок за методом Монте-Карло - основний принцип комп'ютерного моделювання систем, що містять стохастичні або імовірнісні елементи. Зародження методу пов'язано з роботою фон Неймана і Улана в кінці 1940 - х рр., Коли вони ввеліт5ля - вшлазваніе.

Основні технічні характеристики термостійкої пожежної мотузки. Статистичне випробування: рятувальна мотузка пропускається через блоки і замок. При цьому замок повинен міцно утримувати мотузку. Після зняття навантаження на мотузці не повинно бути ніяких пошкоджень, подовження мотузки не повинно перевищувати 5% початкової довжини.

Біноміальний розподіл. Імовірність 15 позитивних результатів (х 15 в 30 випробуваннях (п 30 для різних значень - к. Статистичні випробування гіпотез включають визначення величин параметрів популяції. Припустимо, в попередньому прикладі досліджувалося твердження, що працівники даного заводу мають підвищений ризик погіршення зору.

Статистичні випробування підпрограм дозволяють виявити дрібні помилки в перетворенні квазінепереривних величин, які в окремих випадках можуть істотно спотворювати результати.

Статистичні випробування ізоляторів при тривалому застосуванні напруги промислової частоти в умовах безперервного зволоження з постійною інтенсивністю надзвичайно трудомісткі. Для об'єктивного судження про електричної міцності ізоляції в цих умовах кожне випробування необхідно проводити протягом 15 - г - Н-20 хв. Для отримання залежності ймовірності перекриття від величини прикладеної напруги доводиться виробляти десятки дослідів. При цьому потрібно дуже великий час для отримання статистичних характеристик.

Статистичні випробування ізоляції апарату або лінії в цілому принципово можливі, але недоцільні через їх високу вартість.

Проведено статистичні випробування отлаживаемой підпрограми. Ряд змінних на вході отлаживаемой підпрограми при реальному функціонуванні можуть містити помилки вимірювання цих змінних. Підпрограми, які обробляють таку інформацію, піддаються статистичним випробувань. При цьому вихідні дані варіюються по відповідним випадковим законам і досліджуються характеристики результуючих величин. Подібним же чином виробляється дослідження процесів обробки інформації даної підпрограмою при регулярному зміні змінних за певним законом. Роботи даного етапу виробляються при налагодженні не всіх підпрограм. Найбільш ефективні статистичні випробування обчислювальних підпрограм, що обробляють випадкові квазінепереривних величини.

Методом статистичних випробувань на ЕЦОМ були досліджені закони розподілу зазорів в сполученнях, утворених деталями з крайніх і проміжних сортувальних груп при наступних вихідних умовах. Сортування деталей, проводиться на велике число груп. Приймається, що розподіл розмірів деталей в межах двох-трьох суміжних груп підпорядковується закону рівної ймовірності незалежно від закону розподілу розмірів генеральної сукупності деталей. У сортувальну групу направляється 1000 деталей. Розмір сортувальних груп для обох деталей, прийнятий рівним 10 мкм; допуск на зазор дорівнює 20 мкм. З тим, щоб в чистому вигляді виявити вплив похибок вимірювань на точність сполучення деталей, відхилення їх форми прийняті рівними нулю. Для розподілу випадкових похибок вимірювань прийнятий нормальний закон.

Методом статистичних випробувань при використанні електронно-обчислювальної машини (ЕОМ) може бути вирішена задача знаходження оптимального варіанту розміщення обладнання на багато-предметно-замкнутому ділянці.

метод статистичних випробувань характеризується простотою алгоритму і програми вирішення задачі. Йому властиві всі переваги, властиві методу прямого упорядкування варіантів за критерієм ефективності.

Метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло) і його реалізація на ЕОМ.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) служить для виробництва економічних розрахунків, пов'язаних з явищами випадкового характеру, на основі штучно вироблених статистичних матеріалів.
 Ілюстрація визначення відсотка випуску негідних виробів. V статистичних випробувань, кожне статистичне випробування являє собою одноваріантного аналіз, що виконується при випадкових значеннях параметрів-аргументів.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація на цифрових обчислювальних машинах.

Метод статистичних випробувань передбачає пряме відтворення процесу випробувань готової продукції при заміні реального об'єкта математичної моделлю. З цією метою на вході математичної моделі формуються взаємно незалежні випадкові значення вхідних параметрів (в даному випадку - значення складових ланок розмірного ланцюга), які після перетворення дають відповідні значення замикаючих ланок. В результаті проведення певної кількості таких випробувань на вході моделі розмірного ланцюга необхідно отримати задані розподілу ймовірностей за кожним становить ланці.

Метод статистичних випробувань ( метод Монте-Карло) - спочатку використовувався в системі Перт для обчислення очікуваної тривалості кожного етапу проекту та всього проекту в цілому.

Метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло) - спочатку використовувався в системі Перт (PERT Master Advance) для обчислення очікуваної тривалості кожного етапу проекту та всього проекту в цілому.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація на цифрових обчислювальних машинах.
 Метод статистичних випробувань полягає в наступному. При цьому важливо, щоб кількість різних результатів зазначеної процедури і розподіл ймовірностей результатів збігалося з відповідними характеристиками аналізованого явища.

Метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло), серія СМБ.

Метод статистичних випробувань може бути застосований як до нелінійних систем, де він особливо ефективний, так і до лінійним, причому будь-якої розмірності. При застосуванні цього методу до нелінійних систем в кожній математичної реалізації слід враховувати всі діючі випадкові обурення, так як для нелінійних систем принцип суперпозиції не виконується.

Метод статистичних випробувань (Моіте-Карло) і його реалізація на цифрових обчислювальних машинах.

Метод статистичних випробувань використовується при автоматизованих розрахунках, для моделювання процесів і об'єктів з випадковим зміною параметрів з метою оцінки якості функціонування обладнання (точності, надійності, продуктивності) і в алгоритмах оптимізації. Суть методу статистичних випробувань полягає в розігруванні параметрів аналітичних моделей відповідно до їх імовірнісними законами розподілу. В результаті таких випробувань отримуємо статистичні характеристики вихідного параметра математичної моделі. Таким чином, природна імовірнісна природа параметрів фізичного об'єкта замінюється штучним (ПРР-програмним) поданням випадкових параметрів машинної моделі.

Метод статистичних випробувань (Мої ті - Карло) і його реалізація в цифрових машинах.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація в цифрових машинах.

Метод статистичних випробувань дозволяє більш повно порівняно з аналітичними методами характеризувати залежність ефективності систем обслуговування від параметрів потоку заявок і самої системи.

Метод статистичних випробувань практично позбавлений недоліків, властивих методу найгіршого випадку і вероятностному методу, так як замінює експеримент математичним дослідженням на лічильно-обчислювальних машинах, зберігаючи при цьому сутність і характер експерименту.

Метод статистичних випробувань дозволяє проводити аналіз точності процесу складання і складального обладнання при будь-яких законах розподілу похибок елементів процесу складання. Єдиним обов'язковою умовою можливості застосування цього методу є апріорне знання законів розподілу.

Метод статистичних випробувань дозволяє здійснити оцінку ефективності багатофазних систем, аналітичне дослідження яких обмежується труднощами опису потоку заявок, які залишили чергову фазу обслуговування і надходять на вхід наступної.

Метод статистичних випробувань (Монте - Карло) не дає принципових (методичних) помилок і може застосовуватися при різних законах розподілу параметрів компонентів.

метод статистичних випробувань як би моделює подібний експеримент. При його використанні складають рівняння, що характеризують роботу схеми, і вирішують їх багаторазово, надаючи кожного разу параметрам компонентів випадкові значення з сукупності можливих значень, що підкоряються закону розподілу даного параметра.

Метод статистичних випробувань з використанням сучасних ЕОМ отримав в даний час широке поширення в зв'язку з великими можливостями, які він надає для аналізу статистичних та динамічних властивостей об'єктів, що моделюються. Результати, викладені в[6], W2w2w21. і ін., свідчать про певні переваги зазначеного методу в порівнянні з аналітичними методами.

Результати статистичних випробувань на ушкоджує навантаження обробляються аналогічно результатами випробувань на термін служби. Різниця полягає в тому, що якщо при випробуваннях на термін служби досліджується випадкове час роботи технічних пристроїв до появи відмови, то при випробуваннях на ушкоджує навантаження досліджується випадкове значення руйнівного навантаження, при якій технічний пристрій виходить з ладу. Час безвідмовної роботи при випробуваннях на ушкоджує навантаження не досліджується. Більш того, при випробуваннях великої тривалості можуть бути отримані спотворені результати через зношування випробовуваних пристроїв при великих навантаженнях. Щоб виключити шкідливий вплив часу випробувань, його намагаються звести до мінімуму.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація на цифрових обчислювальних машинах.

Метод статистичних випробувань полягає в тому, що аналітичний розв'язок задачі замінюється моделюванням деякого випадкового процесу на ЦВМ, при цьому виробляється реєстрація числових характеристик, що отримуються в результаті окремих експериментів.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація в цифрових машинах.

Метод статистичних випробувань і його реалі - зація в цифрових машинах.

Метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло) застосовується для вирішення складних завдань. Він дозволяє знаходити гарне рішення навіть у тих випадках, коли аналітичним шляхом взагалі завдання вирішити не можна. Отже, він підходить і для визначення оптимальних параметрів конструкцій.

Метод статистичних випробувань заснований на побудові моделі операції для прорахунку на ЕОМ. Кожен раз в результаті прорахунку на ЕОМ виходять результати для конкретних вихідних даних. Внаслідок зміни вихідних даних, контрольованих і неконтрольованих факторів накопичується велика кількість статистичного матеріалу, який обробляється потім відповідно до методами математичної статистики. Отриманий в результаті накопичення та обробки матеріал використовується для вироблення рішень по оптимальному управлінню операцією.

Метод статистичних випробувань широко використовується при побудові ділових ігор, що моделюють різні виробничі процеси.

Методом статистичних випробувань в широкому сенсі називають експериментальний метод визначення шуканих величин за оцінками параметрів самого досліджуваного випадкового процесу.

Метод статистичних випробувань є найбільш загальним засобом вивчення систем з імовірнісним поведінкою.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація на цифрових обчислювальних машинах.

Метод статистичних випробувань (Монте-Карло) і його реалізація в цифрових машинах.

Метод статистичних випробувань стосовно завдань інформаційно-вимірювальної техніки заснований на тому, що остаточний результат ізмгренія інтерпретується як імовірність будь-якого моделюється події і визначається в результаті великої серії простих логічних операцій. При цьому точність, в основному, залежить від числа випробувань. Хоча метод і володіє повільної сходимостью, однак наявність сучасних швидкодіючих мікроелектронних елементів дозволяє у багатьох випадках отримати задовільну точність за заданий час вимірі.

Результати статистичних випробувань Yft використовуються для побудови гістограм, підрахунку математичних очікувань і дисперсій вихідних параметрів. Оскільки відносні коефіцієнти регресії є аналогами коефіцієнтів впливу xi на у /, регресійний аналіз, поєднувати зі статистичним аналізом, слід розглядати як можливий підхід до аналізу чутливості.