Повышение достоверности данных технологического опробования сглаживанием методом скользящего усреднения, страница 10

Окончание табл.3

№ п/п	Исходные данные для вычисления
	Δxi(0) Δyi(0)	Δxi(3) Δyi(3)	Δxi(5) Δyi(5)		Δxi(7) Δyi(7)	Δxi(9) Δyi(9)
1	17	18	19	20		21
0	Δx0(0) Δy0(0)	------------------------	-----------------------	-----------------------		-----------------------
1		Δx1(3) Δy1(3)	-----------------------	-----------------------		-----------------------
2			Δx2(5) Δy2(5)	-----------------------		-----------------------
3				Δx3(7) Δy3(7)		-----------------------
4						Δx4(9) Δy4(9)
5
6
n-4						Δxn-4(9) Δyn-4(9)
n-3				Δxn-3(7) Δyn-3(7)		-----------------------
n-2			Δxn-2(5) Δyn-2(5)	-----------------------		-----------------------
n-1		Δxn-1(3) Δyn-1(3)	-----------------------	-----------------------		-----------------------
n	Δxn(0) Δyn (0)	-----------------------	-----------------------	-----------------------		-----------------------

11. Используя результат расчетов и выбрав соответствующие

масштабы, построить на миллиметровой бумаге графики зависимостей, аналогичных изображенным на рис.1 и 2.

12. По максимальному значению коэффициента корреляции найти оптимальное значение LΔtпамяти линейного фильтра.

13. Вычислить в процентах превышения максимального значения коэффициента корреляции, соответствующего оптимальному сглаживанию, над коэффициентом корреляции» вычисленным для несглаженных исходных реализаций.

14. Составить отчет по выполненной работе и защитить его у преподавателя.

Работа 2. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ НОРМАЛЬНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

КОНТРОЛИРУЕМЫХ КОМПОНЕНТОВ В ПРОДУКТАХ ОБОГАЩЕНИЯ

Цель работы

Проверить гипотезу нормального распределения экспериментальной выборки.

Общие сведения

При опробовании полезных ископаемых основным требованием является обеспечение представительности отбираемой пробы, т.е. соответствия содержания контролируемого компонента в пробе содержанию его в опробуемой массе материала. При этом наиболее существенными вопросами» определяющими точность пробы и ее обработки, являются: 1) число частичных проб; 2) минимальная масса пробы.

Наиболее широкое применение для этих целей получил выборочный метод математической статистики. Он позволяет оценить параметры генеральной совокупности (всех мыслимых наблюдений Nнад случайной величиной в данных условиях эксперимента) по результатам данной выборки с учетом того элемента неопределенности, который вносится ограниченностью экспериментального материала (число наблюдений n).