Распределения вероятности
закон распределения вероятностей отказов должен быть нормальным (гауссовским);
Функции отклика <У(х) будут зависеть от распределения вероятностей нейронных порогов. Это показывает, что они будут иметь S-образную форму, похожую на знак интеграла, возрастая монотонно с ростом х от 0 до 1 и приближаясь асимптотически к значению, равному или близкому к единице при х, стремящемся к бесконечности. В аналитических работах они берутся в виде
параметров на ЭВМ. Согласно /360/, различие в функциях распределения вероятностей амплитуд импульсов АЭ от скачков развивающейся усталостной трещины и других составляющих параметров АЭ при усталостных испытаниях обусловливает целесообразность введения в практику новых информационных параметров, имеющих более тесную связь с параметрами усталостной трещины по сравнению с традиционными (интенсивность АЭ, средняя амплитуда импульсов АЭ). К их числу можно отнести вероятности Q превышения суммой амплитуд импульсов АЭ в одном цикле нагружения уровня АО и величины А; превышения суммой амплитуд импульсов АЭ этого же уровня.
Метод Монте-Карло. Количественный анализ дерева отказов существенно затрудняется, если наступление первичных, отказов задается с помощью закона распределения вероятностей. В этом случае наиболее рациональным является метод Монте-Карло, когда точечная вероятность первичного отказа известна и для количественного анализа используют интервальные оценки. Математическое моделирование дерева отказов методом Монте-Карло с использованием ЭВМ включает следующие этапы:
Функции отклика <У (х) будут зависеть от распределения вероятностей нейронных порогов. Это показывает, что они будут иметь S-образную форму, похожую на знак интеграла, возрастая монотонно с ростом л; от 0 до 1 и приближаясь асимптотически к значению, равному или близкому к единице при х, стремящемся к бесконечности. В аналитических работах они берутся в виде
Изменение закона распределения вероятностей для определения случайного вектора перемещения кластеров.______________
Изменение параметров распределения вероятностей гибели животных (lg CL50 и Sc) представлено в табл. 39.
Время срабатывания установок пожаротушения в идеальном случае должно быть выражено в зависимости от распределения вероятностей, которое учитывает следующие характеристики объекта: надежность и время срабатывания установок пожарной сигнализации, надежность и эффективность автоматического тушения пожара, время применения ручных пожарных огнетушителей.
зуются для получения распределения вероятностей по времени, необходимого для локализации пожара.
пользуемой модели. Известны распределения вероятностей на-
известными для них законами распределения вероятностей и по-
Использование для судов различных назначений единого закона распределения вероятности их гибели вместе с тем не является основанием для предположения об аналогичном характере аварий судов разных размеров. Например, для судов средней валовой вместимостью свыше 20 тыс. per. т наибольшую опасность представляют пожары, столкновения и посадки на грунт. Это .заключение не является неожиданным, так как выше указывалось, что в основном такая вместимость присуща нефтеналивным судам. Наиболее вероятной причиной гибели рыболовных судов является потеря остойчивости, поскольку средний размер их невелик.
Очень важно установить характер распределения вероятности поступления сигналов — это наиболее полная характеристика потока сигналов как последовательности случайных событий. Оказалось, что на всех заводах потоки сигналов всех трех приоритетных групп характеризуются показательным распределением. Для примера на рис. 3-1 приведена статистическая плотность распределения (гистограмма) интервалов времени между моментами поступления сигналов, построенная на основе статистических наблюдений: по оси абсцисс отложена длительность интервала t между двумя последовательными сигналами,
Программы позволяют прогнозировать надежность сложных производственных систем, зная характеристики надежности отдельных элементов системы и их логическую взаимосвязь. Малое'время счета допускает использование программ в диалоговом режиме для подбора необходимых характеристик надежности элементов системы при проектировании. В программах можно использовать не только логарифмически нормальный закон распределения вероятности отказа элементов, но и другие, например, экспотенциальный, нормальный и прочие при соответствующих подпрограммах.
плотности распределения вероятности f(t, t,f). Рассмотрим слу-
распределения вероятности /(?, *) = ae~atf(x), вычисленной из
В понятие социального риска входит зависимость вероятности (или частоты) нежелательных событий, связанных с поражением групп людей, подвергаемых воздействиям определенного вида при реализации соответствующих опасностей, от численности этих групп. Необходимо подчеркнуть, что для факторов опасности, существование которых в окружающей среде детерминировано (их вероятность равна 1) или возникновение которых имеет большую статистику (известен закон распределения вероятности), соответствующий им социальный риск можно свести к скалярной величине, соответствующей среднему математическому ожиданию ущерба (произведению вероятности на ущерб). Типичными примерами, когда численно риск Л представляется в виде среднего математического ожидаемого ущерба U, являются широко используемые в
практической деятельности демографические показатели смертности (заболеваемости, травматизма и т.д.). Однако для факторов опасности, возникновение которых маловероятно (например, редкие аварии с тяжелым ущербом) и вследствие этого отсутствует статистика (т.е. неизвестен закон распределения вероятности), соответствующий им риск R можно характеризовать только с помощью двух независимых компонент — вероятности Р и ущерба U. В этом случае риск с математической точки зрения является векторной величиной.
ухудшения зрения». При этом математически доказывается ложность статистической гипотезы, и, таким образом, эмпирические данные используются не для проверки исходного утверждения, а для доказательства ложности дополнительной гипотезы. Статистическая гипотеза при этом называется нулевой гипотезой. Второй шаг заключается в определении значения параметра того распределения вероятности, которое соответствует распределению вероятности успеха в данном исследовании. В нашем примере явление имеет бимодальный характер (то есть, ухудшение зрения есть или нет), поэтому выбирается биномиальное распределение с параметром (вероятность ухудшения зрения). Нулевая гипотеза утверждает, скажем, что я = 0,25. Это значение выбрано на основе имеющихся сведений о проблеме и предварительных знаний о распространенности ухудшения зрения среди людей, не подвергавшихся вредному воздействию (то есть не работающих на заводе). Предположим, что наши данные привели к оценке р = 0,50 для 30 обследованных рабочих.
При принятии решений относительно статистических гипотез существуют два вида ошибок. Ошибкой I рода называется отклонение нулевой гипотезы, когда она верна; ошибкой II рода называется принятие нулевой гипотезы, когда она ложна. Уровень вероятности р — это вероятность ошибки I рода, обозначаемая греческой буквой а. Она рассчитывается с учетом распределения вероятности успеха в условиях нулевой гипотезы. Обычно уровень а-ошибки устанавливают заранее (например, 5% или 1%) и отклоняют нулевую гипотезу, если результат наблюдения имеет вероятность, равную или меньшую, чем этот так называемый критический уровень.
Авторы исходили из предположения о распределении вероятностей (латентный период, сила реакции положительных и отрицательных условных рефлексов) по Гауссу. Однако, по данным Н. Н. Лившиц (I960), только на положительные раздражители распределение вероятностей величин слюнных условных рефлексов близко к кривым нормального распределения. Вероятности величины слюноотделения на дифферен-цировочное раздражение чаще всего распределяется по Пуассону. Это ограничивает, в частности, возможность использования методов Стьюдента и Фишера. Анализ материалов по
Задайте вопрос по телефону:
8 (495) 971-66-93
Установка охранной и пожарной сигнализации
«Прогресс сигнализация»
 Читайте далее:
 Работникам тенденции
Растеканию заземлителей
Растворимые соединения
Раствором азотнокислого
Резервуаров диаметром
Раствором перманганата
Равномерным распределением
Равномерного распределения
Равномерность освещения
Равномерно распределяются
Равностороннего треугольника
Равновесного состояния
Разъемные соединения
Разбавлении паровоздушной
Разделительный трансформатор
Заказать оборудование
|
