ЗРВ.
У нашому випадку можна припустити наявність ЕЗР, тому що V = 0,76, що досить близько до одиниці. p> Отже, приймаємо гіпотезу про те, що досліджувана випадкова величина підпорядковується експоненціальним законом розподілу.
.4.4 Визначення параметрів експоненціального закону розподілу і побудова графіків
ЕЗР характеризується наступними виразами:
,
,
, (21)
де P (t) - ймовірність безвідмовної роботи; (t) - ймовірність відмови або функція розподілу; (t) - щільність розподілу.
Єдиним параметром є інтенсивність відмов
,
тому . Раніше ми знайшли, що ч., ч.
Беручи
ч.,
Знаходимо год-1.
Тепер вирази (19), (20) і (21) візьмуть цілком певний вид:
, (22)
, (23)
. (24)
Таким чином, ми отримали теоретичний закон розподілу напрацювання до відмови, який тепер можна зобразити графічно, тобто у вигляді плавних кривих. Для порівняння ці теоретичні криві показані разом зі статистичними залежностями на рис. 1 і 2. всі розрахунки, пов'язані з побудовою кривих, зведені в таблицю 3.
Таблиця 3. До розрахунку P (t), Q (t), f (t)
-2 0,5580,3190, 1820,1040,0590,0340,19
1.5 Перевірка відповідності прийнятого теоретичного закону статистичними даними
Перш ніж користуватися отриманими теоретичним законом, необхідно переконатися в тому, що він не суперечить досвідченим даним. Як би добрі не була підібрана теоретична крива, між нею і статистичним розподілом неминучі деякі розбіжності, про що наочно свідчать рис. 1 і 2. Природно виникає питання: пояснюються чи ці розбіжності тільки випадковими обставинами, пов'язаними з обмеженим числом спостережень, або вони є суттєвими і пояснюються тим, що підібрана нами крива не відповідає статистичними даними? Відповідь на це питання дозволяє отримати так звані критерію згоди. p align="justify"> Розглянемо найпоширеніший з них - критерій Х 2 (хі - квадрат), який на ім'я його автора називають ще критерієм згоди Пірсона:
(25)
де - статистична ймовірність попадання випадкової величини в i-й розряд;
- теоретична ймовірність попадання випадкової величини в i-й розряд, обчислена на підставі прийнятого теоретичного закону розподілу.
Чим більше різниця між і, тим більше буде і величина Х2, яка тому і називається мірою розбіжності. Міра розбіжності сама є випадковою величиною, закон розподілу якої залежить від числа випробувань n і від закону розподілу досліджуваної випадкової величини. p> К. Пірсон показав, що цей захід розбіжності при досить великих n підпорядковується так звано...
