Статистического материала
Статистическое распределение времени гибели судна. При анализе аварий морских судов было показано, что соотношение между различными категориями аварий не зависит существенно от типа судна
Статистическое распределение продолжительности эвакуации. После того как борьбз за живучесть судна признана бесперспективной, начинается эвакуация людей. Первым ее этапом является сбор людей у мест посадки в спасательные средства. Весь процесс эвакуации характерен чрезвычайным многообразием возможных ситуаций. В связи с этим в целях облегчения анализа примем ряд условных ограничений, согласно которым '•. моменту выхода на открытую палубу спасающийся должен'
Показателем надежности является вероятность эффективной работы спринклерной установки Р [пн ^ п} * или соответствующее ей число действующих спринклеров при пожаре п. Статистическое распределение усредненных данных о числе действующих спринклеров при тушении пожара приведено ниже:
Под полосой стохастической вибрации следует понимать полосу случайных беспорядочных вибраций, характеризующуюся наличием в пределах данной полосы почти всех частотных составляющих с непрерывно изменяющимися во времени амплитудами на каждой частоте, но стабильным среднеквадратичным уровнем в полосе частот. При этом статистическое распределение амплитуд по частотным составляющим подчиняется закону нормального гауссова распределения случайных величин.
16-4- Статистическое распределение осколков 127
16.4. Статистическое распределение осколков
16-4- Статистическое распределение осколков 129
16-4- Статистическое распределение осколков 131
16-4- Статистическое распределение осколков 133
16-4- Статистическое распределение осколков
16-4- Статистическое распределение осколков
Большое значение имеет моделирование аварийных ситуаций с целью изучения причин их возникновения, характера развития во времени и других обстоятельств, способных повлиять на безопасность людей и вероятность их спасения при гибели судна. Выполнение этого этапа сопряжено с необходимостью обработки большого объема статистического материала.
Являясь международной организацией с представительством всех государств, ИМО обладает широкими возможностями не только для координации, но и планирования научных исследований в области безопасности мореплавания. Большие перспективы открываются для сбора статистического материала, обобщающего опыт эксплуатации.
Для глубокого анализа большого количества статистического материала по производственному травматизму в объеме главка, министерства или отрасли, для разработки профилактических мероприятий и оперативного доведения их до исполнителей целесообразно применение системы оперативного учета, анализа и предупреждения производственного травматизма с использованием ЭВМ. В нашей стране уже накоплен некоторый опыт по применению таких систем — Министерство сельского хозяйства ЛатвССР, Главное управление сланцеперерабатывающей промышленности Министерства нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности СССР.
Значения У и Я для рассматриваемой группы объектов определяют на основе обработки статистического материала о возможных пожарах и размерах ущерба от них. Значения У, изменяются в широких пределах в зависимости от группы защищаемых объектов. Так, если для административных зданий значение У условно принять равным 1, то для производственных зданий (в среднем) оно равно 4,76; для складов — 4,45 и для открытых технологических установок — 6,78 [22].
где Д — математическое ожидание квадрата отклонения ущерба от среднегодового ущерба (дисперсия), определяемая на основании обработки статистического материала;
Значения У и Л для рассматриваемой группы объектов определяют на основе обработки статистического материала о возможных пожарах и размерах ущерба от них.
Внедрение отраслевой системы анализа травматизма на электронно-вычислительных машинах позволило: во-первых, обеспечить оперативность обработки статистического материала, поиска и выдачи информации по несчастным случаям, необходимой для разработки обоснованных мероприятий по предупреждению травматизма на производстве; во-вторых, повысить качество анализа Травматизма.
1. Статистический метод основан на анализе статистического материала по травматизму, накопленного за 30
Знание функции распределения дает исчерпывающее представление о значениях появления интересующего нас признака. Поэтому результаты наблюдений массовых проявлений интересующих признаков стремятся сравнить с известными функциями распределений. Любое статистическое исследование вначале требует сбора и упорядочивания первичного статистического материала. В результате статистической группировки, предполагающей распределение наблюдаемых признаков на однородные группы, получают статистические ряды распределений, по которым уже можно рассчитать определенные параметры распределений. Полученные результаты удобно представлять в виде статистических таблиц или давать им графическую интерпретацию (гистограмма, полигон, кумулята распределения). Для полной характеристики изучаемого распределения стремятся выявить его параметры: прежде всего среднее значение признака, вокруг которого варьируются остальные его значения (среднее арифметическое, мода, медиана), затем показатели вариации значений признаков (дисперсия, среднее линейное и среднее квадратическое отклонение, а также коэффициент вариаций).
Внедрение отраслевой системы анализа травматизма на электронно-вычислительных машинах позволило: во-первых, обеспечить оперативность обработки статистического материала, поиска и выдачи информации по несчастным случаям, необходимой для разработки обоснованных мероприятий по предупреждению травматизма на производстве; во-вторых, повысить качество анализа Травматизма.
Пассивный эксперимент - это традиционный метод, в соответствии с которым ставится большая серия опытов с поочередным варьированием каждой из переменных. К пассивному эксперименту относится также сбор исходного статистического материала в режиме нормальной эксплуатации на промышленном объекте. В этом случае обработка данных для получения математической модели проводится методами классического регрессионного и корреляционного анализа [18, 27].
 Читайте далее:
 Стандарты подсистемы
Стандартизации метрологии
Сопротивление повторного
Стандартов предприятия
Становится негорючей
Становится неустойчивой
Становится практически
Статическая электризация
Статических испытаний
Статической прочности
Статическое испытание
Статического испытания
Статического разрушения
Сопротивление трубопровода
Статистических показателей
| 
