Читать курсовая по технологии машиностроения: "Определение коэффициентов годности и восстановления деталей" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Пример решения:. Накопленная опытная вероятность, являющаяся статистическим аналогом функции распределения, вычисляется по зависимости: (6)

Пример решения:. Таким образом, статистическим рядом распределения является таблица 4, в которой указаны границы и середины интервалов, опытные частоты, опытные и накопленные опытные вероятности. Таблица 4 – Статистический ряд распределения износов

1.4 Определение числовых характеристик статистической совокупности износов Наиболее применяемыми числовыми характеристиками совокупности значений случайной величины являются:

– среднее значение, характеризующее центр группирования случайной величины;

– среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, являющиеся характеристиками рассеивания случайной величины.

Так как> 25, то характеристики вычисляются по зависимостям: , (7)

, (8)

Анализ зависимостей для определенияпоказывает, что его значение зависит не только от величины рассеивания, но и от абсолютных значений СВ. От этого недостатка свободен коэффициент вариации , определяемый по зависимости: (9) где при N > 25 tсм = tн1 –0,5h; tсм = tн1 –0,5h=0,022 - 0,5∙0,0064= 0,0188 мм.

1.5 Проверка однородности информации об износах Проверку на выпадающие точки проводят по критерию Ирвина , который вычисляют по зависимости: , (10)гдеи– смежные значения случайной величины вариационного ряда.

Проверку начинают с крайних значений случайной величины. Вычисленноесравнивают с табличным значением , взятом из табл. В.1 [1], при доверительной вероятностии числе наблюдений .

Припереходят к проверке однородности следующего значения СВ. Припроверяемое значение СВ признают выпадающим (экстремальным), и оно исключается из выборочной совокупности наблюдений.

Пример решения: . при N=100, значение критерия Ирвина

Вычисленные значения критерия Ирвина запишем в таблицу 5.

Таблица 5 – Значения критерия Ирвина

Похожие работы