Обработка результатов научных исследований

Страница 1

Во многих случаях необходимо исследовать случайные, вероятные процессы. Обычно технологические процессы выполняются в условиях непрерывного меняющейся обстановки: вынужденные простои машин, неравномерная работа транспорта, непрерывное изменение внешних факторов и т.д. Те или иные события могут произойти или не произойти. В связи с этим приходится анализировать случайные, вероятностные связи, в которых каждому аргументу соответствует множество значений функции. Наблюдения показали, что, несмотря на случайный характер связи, рассеивание имеет вполне определенные закономерности. Для таких статистических законов теория вероятностей позволяет представить исход не одного какого-либо события, а средний результат случайных событий и тем точнее, чем больше число анализируемых явлений. Это связано с тем, что, несмотря на случайный характер событий, они подчиняются определенным закономерностям, рассматриваемым в теории вероятностей.

Теория вероятностей изучает случайные события и базируется на следующих основных показателях. Совокупность множества однородных событий случайной величины хсоставляет первичный статистический материал. Совокупность, содержащая самые различные варианты массового явления, называют генеральной совокупностью или большой выборкой N

. Обычно изучают лишь часть генеральной совокупности, называемой выборочной совокупностью или малой выборкой N

1

. Вероятностью р(х)

события х

называют отношение числа случаев N

(х),

которые приводят к наступлению события х

к общему числу возможных случаев N

:

Теория вероятностей рассматривает теоретические распределения случайных величин и их характеристики.

Математическая статистика занимается способами обработки и анализа эмпирических событий. Эти две науки составляют единую математическую теорию массовых случайных процессов, широко применяемую в научных исследованиях.

В математической статистике большое значение имеет понятие о частоте событий, представляющего собой отношение числа случаев n

(

x

),

при которых имело место событие к общему числу событий n

:

При неограниченном возрастании числа событий частота y

(

x

)

стремится к вероятности р(х).

Частота характеризует вероятность появлений случайной величины и представляет собой ряд распределения (рис.1), а плавная кривая – закон распределения F

(

x

).

Вероятность случайной величины (события) – это количественная оценка возможности ее появления. Достоверное событие имеет вероятность р=1

, невозможное событие р=0

. Следовательно, для случайного события

0≤ р(х) ≤ 1

, а сумма вероятностей всех возможных значений:

В исследованиях иногда недостаточно знать функцию распределения. Необходимо еще иметь ее характеристики: среднеарифметическое и математическое ожидания, дисперсию, размах ряда распределения.

Пусть среди nсобытий случайная величина х1

повторяется n1 раз, величина х2 –

n

2

раза и т.д. Тогда среднеарифметическое значение х

имеет вид:

Размах можно использовать для ориентировочной оценки вариации ряда событий:

Безопасность жизнедеятельности. Правила безопасности при строительстве асфальтобетонных покрытий
Покрытия автомобильных дорог строят в соответствии с утвержденным проектом организации работ и действующими производственными инструкциями, в которых учтены требования техники безопасности и промышленной санитарии. К рабочему месту и обратно рабочие приезжают в автобусе или на специально оборудованной борт ...

Ветровые нагрузки
Нормативные значения ветрового давления по табл.5 СНиП 2.01.07-85 для II района составляет ω0=0,30кПа. Расчетное значение средней составляющей ветровой нагрузки Wрасч= γn∙γf∙ ω0∙К∙Се Где К – коэффициент, учитывающий изменение ветрового давления по высоте (для ти ...

Кровельные работы
Огромные масштабы промышленного, гражданского и сельскохозяйственного строительства, естественно, вызовут рост объема кровельных работ. Хотя устройство кровель в общем комплексе работ при возведении зданий по стоимости и затратам труда и не является доминирующим, тем не менее оно имеет большое значение: от ...