УСТАНОВЛЕНИЕ ВИДА ЗАВИСИМОСТИ МЕЖДУ ДВУМЯ ПЕРЕМЕННЫМИ ВЕЛИЧИНАМИ
УСТАНОВЛЕНИЕ ВИДА ЗАВИСИМОСТИ МЕЖДУ ДВУМЯ ПЕРЕМЕННЫМИ ВЕЛИЧИНАМИ - раздел Физика, ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА № 1 УСТАНОВЛЕНИЕ ЗАКОНА ИЗМЕНЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ Иногда Необходимо Выяснить Вид Зависимости Между Двумя Переменными Величинами...
Иногда необходимо выяснить вид зависимости между двумя переменными величинами, которая может быть функциональной или стохастической.
Функционально зависимыми являются такие величины, у которых каждому значению одной величины соответствует вполне определенное (чаще всего одно) значение другой величины (величина износа резца от времени, зависимость давления от температуры, величина погрешности размера изделия от температуры, свойства сплавов от процентного содержания в нем того или другого элемента и др.).
Стохастически зависимыми называются такие величины, у которых различным значениям одной величины соответствуют различные законы распределения другой величины. Частным случаем стохастической зависимости является коррелятивная зависимость. Она появляется в том случае, когда каждому значению одной величины соответствуют различные средние значения другой величины (размеры изделий обрабатываемых одновременно на одном станке, одним инструментом, в одном приспособлении и др.).
Остановимся на выравнивании эмпирических данных по некоторым видам функциональных зависимостей и на методике определения коэффициента корреляции при коррелятивной зависимости.
Для установления вида функциональной зависимости эксперимент проводится таким образом, что для каждого значения одного признака (независимое переменное х) определяется значение другого признака (зависимого переменного y ), а результаты заносятся в таблицу вида
№
...
n
Температура xi
xi
x2
x3
...
xn
Размер изделия yi
yi
y2
y3
...
yn
По этим данным строится график зависимости между величинами х и y. Полученную ломаную линию выравнивают по наиболее близкой к ней теоретической кривой.
ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОЙ КРИВОЙ
Измерение деталей необходимо производить измерительным устройством, погрешность измерения которого составляет 0,2 или меньше допуска на контролируемый размер детали.
Результаты измерения с
Объем выборки N < 25
В этом случае все значения случайных величин необходимо разбить на интервалы и произвести подсчет частот.
Последовательность вычислений рассмотрим на данных табл. 4. Для этого составляем т
Объем выборки N < 25
В тех случаях, когда объем выборки невелик, значения случайной величины делить на интервалы нецелесообразно. Определять моменты 3-го и 4-го порядков в этом случае также нецелесообра
ПО ЭМПИРИЧЕСКОМУ РАСПРЕДЕЛЕНИЮ
Многие эксперименты проводятся с целью определения поля допуска, которое характерно для данного технологического процесса и дает вероятность риска (брака) не более некоторого наперед задаваемого чи
Б) Поле допуска не задано
Прежде чем вычислять коэффициенты aэ, Кэ необходимо определить поле допуска по методике, изложенной в п.3. Коэффициенты aэ, Кэ следует расс
КРИТЕРИИ ДЛЯ НЕПРИНЯТИЯ РЕЗКО ВЫДЕЛЯЮЩИХСЯ
НАБЛЮДЕНИЙ (ОШИБОК ИЗМЕРЕНИЯ)
Очень часто на практике встает вопрос о том, следует отвергнуть или нет некоторые результаты эксперимента, резко выделяющиеся от остальных. Е
Подбор теоретической функции для эмпирического распределения
Рассмотрим случай, когда эксперимент проводится с целью установления вида функции плотности вероятности. Априори эта функция неизвестна и можно лишь предположительно судить о ее виде. Обработка рез
ЧАСТОТ ПО КРИТЕРИЯМ СОГЛАСИЯ
После того, как эмпирическая кривая выровнена по теоретической, необходимо найти вероятность того, что исследуемая эмпирическая кривая соответствует выбранному теоретическому закону. Обычно считают
Б) Критерий Колмогорова
Если теоретические значения параметров известны, то лучшим критерием является критерий Колмогорова
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
Требуется найти функцию у=f(x), значения которой при возможно меньше отличались бы от эмпириче
КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
Пусть имеем две случайные величины х и y с заданными математическими ожиданиями MX и MY и средними квадратическими отклонениями
ОБЪЕМ ВЫБОРКИ N > 50
Выборкой большого объема будем считать выборку, в которой несколько значении переменных встречаются по 2 и более раза.
Пример. Определим коэффициент корреляции между случайными величинами
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов