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:

Технико-экономические показатели
Затраты труда на монтаж 1т сборных конструкций: чел.-дн./т, где чел.-дн.- суммарная трудоёмкость монтажа конструктивных элементов, т- суммарная масса монтируемых конструктивных элементов. Затраты машинного времени на монтаж 1т сборных конструкций: маш.-см./т, где маш.-см.- время работы машины на ...

Расчет потребности в ведущих машинах
Общий объем земляных работ Vсм, при возведении земляного полотна, составляет: Vсм =V/T , (5.1) где V – объем всех работ, м3 T – время строительства, см Vсм = 77984/83 = 939,57 м3/см За ведущую машину выбираем два экскаватора ЭО 4321 с объемом ковша 0,65м3 и с производительностью 500 м3/см, суммарная пр ...

Поточно-агрегатный способ производства железобетонных изделий
При поточно-агрегатном способе производства процессы формования, твердения и распалубки изделий выполняются на специализированных постах, входящих в состав технологического потока. Каждый пост оборудован соответствующими машинами и механизмами, а формы и изделия перемещаются от одного поста к другому с помо ...