guitarking123xyx 0 Опубликовано 10 Сентября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 10 Сентября 2017 Здравствуйте. Есть результаты измерений некоторой характеристики материала, которая является кривой y = f(x). Подобные измерения выполнены на нескольких образцах из одинакового материала до воздействия №1, после него и после воздействия №2. Каким способом можно проверить что эти зависимости принадлежат к одной генеральной совокупности (что свойства не поменялись после воздействий 1 и 2)? Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
nwnebel 10 Опубликовано 11 Сентября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 11 Сентября 2017 Здравствуйте! Если есть основания предполагать, что результаты измерений принадлежать к нормальному закону распределения случайной величины, то можно проверить гипотезу о равенстве их средних значений и дисперсии. Если гипотезы эти подтвердятся, то есть статистические основания считать, что две случайные величины взяты из одной генеральной совокупности. Подробнее в ГОСТ Р 50779.21-2004 Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
libra 522 Опубликовано 11 Сентября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 11 Сентября 2017 Через корреляцию https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
jballa 69 Опубликовано 11 Сентября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 11 Сентября 2017 11 часов назад, guitarking123xyx сказал: Здравствуйте. Есть результаты измерений некоторой характеристики материала, которая является кривой y = f(x). Подобные измерения выполнены на нескольких образцах из одинакового материала до воздействия №1, после него и после воздействия №2. Каким способом можно проверить что эти зависимости принадлежат к одной генеральной совокупности (что свойства не поменялись после воздействий 1 и 2)? Если в уравнении вашей кривой [y = f(x)] y это характеристики материала (например, плотность или удельная теплоемкость или что хотите), чем является x? Это какой-то фактор (например температура материала), от чего зависит значение характеристики материала? Или что-то другое? Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
guitarking123xyx 0 Опубликовано 12 Сентября 2017 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 12 Сентября 2017 Речь идёт о B-H кривой. Так вот есть три набора B-H: первый набор это образцы до воздействия №1, второй набор после возд-я №1, третий набор после воздействия №2. В каждом наборе по шесть B-H кривых (по одной на один из шести образцов). Как определить что все B-H кривые, а это 3*6 = 18 принадлежат к одной генеральной совокупности? Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
nwnebel 10 Опубликовано 13 Сентября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 13 Сентября 2017 (изменено) Если кривые не совпадают друг с другом в одних и тех же точках абсциссы, то может быть нужно оценить насколько они не совпадают. Если эти несовпадения можно объяснить погрешностью измеряющего прибора, то есть основания считать, что свойство материала не изменилось. Если несовпадения нельзя объяснить погрешностью, то значит есть основания считать, что свойства материала изменились, дальше видимо нужно на основе физических сведений о материале оценить, являются ли эта изменения существенными, чтобы сказать ,что свойства материала изменились настолько, что его уже нельзя считать исходным. Изменено 13 Сентября 2017 пользователем nwnebel Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
vvsalii 100 Опубликовано 19 Сентября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 19 Сентября 2017 (изменено) Скажите, изменений по факту воздействий "на глаз" не видно, я правильно понимаю? Просто я не уверен, что аппарат статистики, который Вы намерены применить (раз используете термин "генеральная совокупность"), здесь будет адекватен. В том смысле, что он может оказаться слишком сложным, а результат изначально ясен "методом пристального взгляда". Никогда такого сам не делал, но вопрос заинтересовал. Если подход nwnebel В 13.09.2017 в 11:11, nwnebel сказал: Если кривые не совпадают друг с другом в одних и тех же точках абсциссы, то может быть нужно оценить насколько они не совпадают. не может быть применен из-за того, что точки абсциссы получить одинаковые во всех опытах не удается (так как всегда есть какая-то погрешность выставления параметра Н), то я бы, наверное, действовал так: По результатам измерений до воздействий сформулировал гипотезу об "идеальной" B(H) в виде некоторой функции, значения которой близки к результатам измерений. Далее сформулировал критерий соответствия/несоответствия результатов измерения "идеальной" кривой. Например, модуль отклонения не превосходит допуска, либо сумма квадратов всех отклонений не превосходит допуска, либо еще какой-то. Очевидно, что все результаты измерений до воздействия должны соответствовать этому критерию. Далее проверяю результаты после воздействия на соответствие критерию. Далее можно оценить вероятность ошибки первого и второго рода, (принять негодное и забраковать годное) правда в деталях пока не представляю, как. После этого можно "допилить" всю эту схему. Короче, получается сложно и громоздко, но если надо, то надо. Полагаю, следует опасаться, что эффект воздействий есть, но он мал по сравнению с индивидуальными различиями образцов. (Образцы отличаются между собой на 10%, а эффект, допустим, 2%, погрешность/неопределенность, допустим, 1%). Такой эффект может выпасть из рассмотрения, не знаю, правда, важен он для вас или нет. Повторяю, что все это мои теоретические мысли "на вскидку" Изменено 19 Сентября 2017 пользователем vvsalii Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
guitarking123xyx 0 Опубликовано 3 Октября 2017 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 3 Октября 2017 В 19.09.2017 в 08:29, vvsalii сказал: Скажите, изменений по факту воздействий "на глаз" не видно, я правильно понимаю? Просто я не уверен, что аппарат статистики, который Вы намерены применить (раз используете термин "генеральная совокупность"), здесь будет адекватен. В том смысле, что он может оказаться слишком сложным, а результат изначально ясен "методом пристального взгляда". Никогда такого сам не делал, но вопрос заинтересовал. Если подход nwnebel не может быть применен из-за того, что точки абсциссы получить одинаковые во всех опытах не удается (так как всегда есть какая-то погрешность выставления параметра Н), то я бы, наверное, действовал так: По результатам измерений до воздействий сформулировал гипотезу об "идеальной" B(H) в виде некоторой функции, значения которой близки к результатам измерений. Далее сформулировал критерий соответствия/несоответствия результатов измерения "идеальной" кривой. Например, модуль отклонения не превосходит допуска, либо сумма квадратов всех отклонений не превосходит допуска, либо еще какой-то. Очевидно, что все результаты измерений до воздействия должны соответствовать этому критерию. Далее проверяю результаты после воздействия на соответствие критерию. Далее можно оценить вероятность ошибки первого и второго рода, (принять негодное и забраковать годное) правда в деталях пока не представляю, как. После этого можно "допилить" всю эту схему. Короче, получается сложно и громоздко, но если надо, то надо. Полагаю, следует опасаться, что эффект воздействий есть, но он мал по сравнению с индивидуальными различиями образцов. (Образцы отличаются между собой на 10%, а эффект, допустим, 2%, погрешность/неопределенность, допустим, 1%). Такой эффект может выпасть из рассмотрения, не знаю, правда, важен он для вас или нет. Повторяю, что все это мои теоретические мысли "на вскидку" Да, отличий между кривыми на глаз не видно (точнее они небольшие) Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
libra 522 Опубликовано 3 Октября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 3 Октября 2017 55 минут назад, guitarking123xyx сказал: Да, отличий между кривыми на глаз не видно (точнее они небольшие) Ну при чем тут на глаз? Докажите, что математические ожидания, дисперсия, закон распределения вероятности совпадают , далее корреляция и ковариация. Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
guitarking123xyx 0 Опубликовано 4 Октября 2017 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 4 Октября 2017 В 03.10.2017 в 13:52, libra сказал: Ну при чем тут на глаз? Докажите, что математические ожидания, дисперсия, закон распределения вероятности совпадают , далее корреляция и ковариация. дисперсия чего? точечной характеристики? Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
libra 522 Опубликовано 4 Октября 2017 Жалоба Поделиться Опубликовано 4 Октября 2017 2 часа назад, guitarking123xyx сказал: дисперсия чего? точечной характеристики? Если Вы в состоянии определить принадлежность точки к генеральной совокупности то нобелевская премия Вам гарантирована, ну или шнобелевская. Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
guitarking123xyx 0 Опубликовано 5 Октября 2017 Автор Жалоба Поделиться Опубликовано 5 Октября 2017 у семи образцов есть 7 зависимостей. в каждой из зависимости можно выбрать характерный параметр, к примеру индукция при поле равном нулю. итого семь чисел до воздействия и семь чисел после воздействия Цитата Ссылка на комментарий Поделиться на других сайтах Прочее
12 сообщений в этой теме
Рекомендуемые сообщения
Присоединиться к обсуждению
Вы можете ответить сейчас, а зарегистрироваться позже. Если у вас уже есть аккаунт, войдите, чтобы ответить от своего имени.