Что такое обработка результатов
Лекции по Математической статистике в ФКиС
Статистическая обработка результатов эксперимента
Лекция 1. Основные понятия математической статистики
В этом разделе приведены часто используемые термины, необходимые для понимания изложенного материала.
Числовые характеристики выборки – обобщенные показатели, позволяющие:
Статистической гипотезой (гипотезой) называется утверждение относительно истинных значений параметров исследуемой генеральной совокупности.
Нулевая гипотеза (Но) – предположение о том, что между параметрами генеральных совокупностей разница равна нулю и различия между ними носят не систематический, а случайный характер.
Альтернативная гипотеза (Н1) – гипотеза, противоположная нулевой.
Уровень значимости — вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда она верна или другими словами вероятность ошибки.
Критерий — метод проверки статистических гипотез.
Критерий хи-квадрат, критерий лямбда Колмогорова–Смирнова – критерии согласия, часто используемые для проверки гипотезы о нормальности распределения.
t – критерий Стьюдента – критерий, позволяющий оценить, насколько статистически существенно различаются средние арифметические двух выборок.
Критерий Манна-Уитни — непарамтерический критерий проверки статистических гипотез. Применяется для независимых выборок.
О методах математической статистики и ее практическом применении можно прочесть в книге «Компьютерная обработка данных экспериментальных исследований»
Критерий Вилкоксона – непараметрический критерий проверки статистических гипотез. Применяется для связанных выборок.
Корреляционный анализ – метод статистической обработки результатов, сущность которого состоит в определении степени взаимосвязи между двумя случайными величинами X и Y.
Лекция 2. Числовые характеристики выборки
В своей статье, опубликованной в 1989 году В.М. Зациорский указал, какие числовые характеристики должны быть представлены в публикации, чтобы она имела научную ценность. Он писал, что исследователь “…должен назвать: 1) среднюю величину (или другой так называемый показатель положения); 2) среднее квадратическое отклонение (или другой показатель рассеяния) и 3) число испытуемых. Без них его публикация научной ценности иметь не будет “с. 52.
После проведения эксперимента исследователь получает определенные результаты. Чтобы его результаты можно было сравнить с данными других исследователей, необходимо рассчитать числовые характеристики выборки. Наибольшее практическое значение имеют характеристики положения, рассеивания и асимметрии (табл.1).
Таблица 1 — Название и обозначение числовых характеристик выборки
Среднее арифметическое (М)
Коэффициент асимметрии (As)
Коэффициент эксцесса (Ex)
Стандартное отклонение (S)
Характеристики положения
Среднее арифметическое (М) – одна из основных характеристик выборки. Этот показатель характеризуется тем, что сумма отклонений от него выборочных значений (с учетом знака) равна нулю.
где: n – объем выборки, xi – варианты выборки.
Среднее арифметическое, вычисленное на основе выборочных данных, как правило, не совпадает с генеральным средним. Чтобы оценить, насколько выборочное среднее арифметическое отличается от генерального среднего, вычисляется ошибка среднего арифметического или ошибка репрезентативности (m).
где: S — стандартное отклонение (см. далее).
В научных публикациях очень часто окончательный результат приводится в следующем виде: М±m. В качестве примера приведем фрагмент таблицы из публикации Г.Г.Лапшиной (табл. 2).
Таблица 2 — Антропометрический и функциональный статусы студенток, n= 83 (по: Г.Г.Лапшиной, 1989)
Медианой (Me) – называется такое значение признака, когда одна половина значений экспериментальных данных меньше ее, а вторая половина — больше.
Мода (Мо) – представляет собой значение признака, встречающееся в выборке наиболее часто.
Характеристики вариативности
Средние значения не дают полной информации о варьирующем признаке, поэтому наряду со средними значениями вычисляют характеристики вариации.-
Размах вариации (R) вычисляется как разность между максимальным и минимальным значением признака: R= Xmax-Xmin.
Информативность этого показателя невелика, так как распределения результатов могут иметь одинаковый размах варьирования, а их форма будет очень отличаться.
Дисперсия (S 2 ) – средний квадрат отклонений значений признака от среднего арифметического (4):
Наиболее часто в публикациях приводится не дисперсия, а стандартное отклонение (S). Этот показатель также называется среднеквадратическим отклонением или СКО (5):
Во многих публикациях этот показатель обозначается s , однако мы рекомендуем применять обозначения, используемые в книге В.С. Иванова (1990): S – выборочное стандартное отклонение, сигма – стандартное отклонение генеральной совокупности. В качестве примера приведем фрагмент таблицы из статьи Л.Н. Жданова (1996).
Таблица 3 — Зависимость возраста достижения лучшего результата и количество необходимого для этого времени от возраста начала спортивной специализации у конькобежцев, дистанция 500 м, 225 спортсменов (по: Л.Н.Жданову, 1996).
Возраст начала спортивной специализации, лет
Возраст лучшего результата
Количество лет с начала специализации
Коэффициент вариации (V%). Чтобы сопоставить вариативность признаков, измеренных в различных единицах, используется относительный показатель (6), которы йназывается коэффициентов вариации.
Коэффициент вариации используют для оценки однородности выборки. Если V
Характеристики асимметрии
Коэффициент асимметрии (As) характеризует “скошенность“ эмпирического распределения.
Коэффициент эксцесса (Ex) определяет характер эмпирического распределения: остро- или плосковершинный.
Лекция 3. Закон нормального распределения
Корректное использование критериев проверки статистических гипотез предполагает знание закона распределения. Так, например, использование t – критерия Стьюдента и F-критерия Фишера требует нормального распределения экспериментальных данных. К сожалению, многие исследователи это не учитывают.
Большинство экспериментальных распределений, полученных при исследованиях в области физической культуры и спорта может быть описано с помощью нормального распределения. График плотности вероятности нормального распределения имеет следующий вид (рис. 1).
Рис. 1
На рис. 1 представлено распределение роста женщин с параметрами: мю (генеральное среднее) – 170 см, s = 5 см.
Нормальное распределение обладает следующими свойствами:
1. Нормальная кривая имеет колокообразную форму, симметричную относительно x = мю.
3. Нормальное распределение полностью определяется двумя параметрами: мю и сигма.
4. Медиана и мода совпадают и равны мю.
5. В интервал мю ± сигма попадают 68 % всех результатов.
В интервал мю ± 2 сигмы попадают 95% всех результатов.
В интервал мю ± 3 сигмы попадают 99 % всех результатов.
Чтобы проверить, соответствует ли распределение нормальному закону, существует много методов. Можно использовать свойства нормального распределения (равенство среднего, моды и медианы). Однако более точные результаты дают критерии согласия. В зависимости от объема выборки (n) следует использовать различные критерии:
если объем выборки небольшой (n = 10) – критерий Шапиро – Уилки;
если объем выборки более 40 — критерий хи-квадрат и критерий Колмогорова-Смирнова;
Лекция 4. Проверка статистических гипотез
Рассчитав числовые характеристики выборки, экспериментатор получает возможность сравнивать свои результаты с данными других исследователей или сравнить результаты, показанные контрольной и экспериментальной группой. Иногда задача работы состоит в том, чтобы сравнить результат, показанный группой спортсменов до и после эксперимента. В этом случае, чтобы дать ответ, существуют ли достоверные различия в результатах, нужно проверить статистические гипотезы, использовав для этого специальные методы — критерии значимости. Таким образом, критерий значимости — это метод проверки статистической гипотезы.
При использовании критериев значимости выдвигается нулевая гипотеза (Ho) — предположение о том, что в параметрах генеральных совокупностей из которых получены данные, представленные в выборках, разница равна нулю и различия между ними носят не систематический, а случайный характер. Противоположная гипотеза называется альтернативной (Н1).
Для проверки статистических гипотез применяются параметрические и непараметрические критерии. Параметрические критерии включают в формулу расчета параметры распределения, в нашем случае нормального. поэтому первым условием использования параметрических критериев является нормальное распределение результатов исследования. Вторым условием применения параметрических критериев является статистическая шкала, в которой представлены данные. Такими шкалами являются интервальная шкала и шкала отношений (данные, представлены в этих шкалах измеряются в кг, м, с и т.д). Непараметрические критерии (или ранговые критерии) построены по другому принципу и не требуют нормального распределения экспериментальных результатов. Кроме того, эти критерии можно применять к данным, представленным в порядковой шкале (баллы).
Параметрические критерии
К параметрическим критериям относят: критерий Стьюдента для независимых выборок и критерий Стьюдента для связанных выборок.
t–критерий Стьюдента для независимых выборок
Гипотеза: Ho: μx= μy (предполагается равенство средних арифметических генеральных совокупностей).
t – критерий Стьюдента рассчитывается по формуле (1):
Значение S x—y зависит от того, равны или не равны объемы выборки, а также их дисперсии.
В случае равенства дисперсий и объемов выборок S x-y вычисляются по формуле (8)
t–критерий Стьюдента для связанных выборок (парные сравнения)
В практике педагогических исследований часто используются так называемые парные сравнения (до и после эксперимента). При парных сравнениях нельзя использовать рассмотренные выше методы для независимых выборок, поскольку это приведет к большим ошибкам. Для сравнения средних значений нужно использовать модификацию t – критерия Стьюдента для связанных выборок. Особенность расчета t – критерия в том, что гипотеза формулируется в отношении разностей сопряженных пар наблюдений.
Значение t – критерия Стьюдента определяется по формуле (10):
где: `d – среднее арифметическое разностей, Sd` стандартное отклонение.
Непараметрические критерии
Применение параметрических критериев (t – критерия Стьюдента) связано с целым рядом допущений. Например, сравнивая выборочные средние значения с помощью t – критерия Стьюдента, принимались следующие предположения: обе выборки являются случайными, то есть каждая из них получена в результате независимых измерений, обе выборки получены из генеральных совокупностей, имеющих нормальное распределение, дисперсии генеральных совокупностей равны между собой. На практике эти предположения строго никогда не выполняются, поэтому применение параметрических критериев всегда связано с опасностью ошибочных выводов, возникающих из-за нарушения принятых допущений. В последнее время в математической статистике интенсивно разрабатываются непараметрические методы, которые строятся так, чтобы их применение зависело от возможно меньшего числа допущений.
Параметрические критерии применимы только для сравнения выборочных данных, представляющих собой результаты измерений, выраженных в единицах метрических шкал (метры, килограммы, секунды и т.д.). Но в спортивных исследованиях часто приходится иметь дело с данными, выраженными в шкалах порядка, например, произвольная нумерация игроков в команде, места, занятые спортсменами в соревнованиях и т.д. Такие данные нельзя сравнивать с помощью параметрических критериев, а непараметрические критерии могут быть успешно применены и к данным этого типа.
Сравнение двух независимых выборок (критерий Манна-Уитни для независимых выборок)
Условие применения. Применение критерия Вилкоксона основано на единственном предположении: выборки получены из однотипных непрерывных распределений. При этом вид распределения генеральных совокупностей никак не оговаривается.
Гипотеза: Ho: Mex = Mey (предполагается равенство медиан двух генеральных совокупностей).
Сравнение двух связанных выборок (критерий Вилкоксона для связанных выборок)
Порядок использования t – критерия Стьюдента и W – критерия Вилкоксона следующий. При обработке выборочных данных рассчитывается фактическое значение критерия. Затем по табличным данным определяется его критическое значение. Если фактическое значение меньше, чем критическое на уровне значимости α=0,05, то различие считается статистически незначимым (р>0,05). Если вычисленное по выборке значение критерия превышает критические значения при a=0,05; a=0,01 или a=0,001, то различия считаются статистически значимыми. Это записывается следующим образом: p
Таблица 4 — Изменение высоты прыжка верх с места после силовых и скоростно-силовых тренировок в макроцикле (по: В.В.Марченко, Л.С.Дворкину, В.Н.Рогозяну, (1998).
Обработка результатов анализа
Содержание имидаклоприда в семенах и масле льна масличного (X, мг/кг) вычисляют по формуле:
где
Количественное определение проводят методом абсолютной калибровки, содержание эсфенвалерата в образце семян или масла (X, мг/кг) вычисляют по формуле:
где
Содержание остаточных количеств эсфенвалерата в анализируемом образце вычисляют как среднее из 2 параллельных определений.
Содержание имазалила в пробе рассчитывают методом внешнего стандарта по формуле:
где
Содержание остаточных количеств имазалила в анализируемом образце вычисляют как среднее из 2 параллельных определений.
Количественное определение проводят методом абсолютной калибровки, содержание тебуконазола в образцах зерна гороха, семян или масла льна (X, мг/кг) вычисляют по формуле:
где
Содержание остаточных количеств тебуконазола в анализируемом образце вычисляют как среднее из 2 параллельных определений.
Образцы, дающие пики большие, чем стандартный раствор тебуконазола 5 мкг/мл разбавляют ацетоном.
Полезное
Смотреть что такое «Обработка результатов анализа» в других словарях:
оперативная обработка результатов анализа — обработка результатов анализа в реальном масштабе времени — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом Синонимы обработка результатов анализа в реальном масштабе времени EN on line analytical… … Справочник технического переводчика
Обработка результатов — 3.5. Обработка результатов По результатам просеивания вычисляют: частный остаток на каждом сите (ai) в процентах по формуле (3) где mi масса остатка на данном сите, г; m масса… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА — в химии, заключается в применении методов мат. статистики для оценки значений разл. физ. величин (св ва соед., параметры химико технол. процессов и др.), характеризующих изучаемые объекты, и (или) зависимости этих величин от одного либо нсск.… … Химическая энциклопедия
Обработка — 7. Обработка* Математический и (или) логический анализ результатов измерения Источник … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
обработка данных — Систематическое осуществление операций над данными. [ИСО/МЭК 2382 1] [ГОСТ Р 52292 2004] обработка данных Технологическая операция, в результате которой изменяет свое значение хотя бы один из показателей, характеризующих состояние данных (объем… … Справочник технического переводчика
обработка телеметрической информации — обработка Процесс уточнения оценок телеметрируемых параметров, масштабирования, анализа результатов измерений и приведения их к виду, удобному для дальнейшего использования. [ГОСТ 19619 74] Тематики телемеханика, телеметрия Синонимы обработка EN… … Справочник технического переводчика
Обработка данных — [data processing, information processing] процесс приведения данных к виду, удобному для использования. Независимо от вида информации, которая должна быть получена, и типа оборудования любая система О.д. выполняет три основные группы операций:… … Экономико-математический словарь
Обработка телеметрической информации — 101. Обработка телеметрической информации Обработка Е. Telemetry message processing Процесс уточнения оценок телеметрируемых параметров, масштабирования, анализа результатов измерений и приведения их к виду, удобному для дальнейшего использования … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Обработка информации бессознательная (unconscious information processing) — До сих пор роль сознания в обработке сенсорной информации остается сложной проблемой, к рой занимаются поразительно мало. Тем не менее, с возвращением «психики» на центральное место в американской психологии, ей уделяется все больше и больше… … Психологическая энциклопедия
Обработка телеметрической информации — 1. Процесс уточнения оценок телеметрируемых параметров, масштабирования, анализа результатов измерений и приведения их к виду, удобному для дальнейшего использования Употребляется в документе: ГОСТ 19619 74 Оборудование радиотелеметрическое.… … Телекоммуникационный словарь
Обработка результатов
3.5. Обработка результатов
По результатам просеивания вычисляют:
— частный остаток на каждом сите (ai) в процентах по формуле
(3)
— полный остаток на каждом сите (Ai) в процентах по формуле
— модуль крупности песка (Мк) без зерен размером крупнее 5 мм по формуле
(5)
Результат определения зернового состава песка оформляют в соответствии с табл. 1 или изображают графически в виде кривой просеивания согласно черт. 1.
Остатки, % по массе, на ситах
Проход через № 016 (014), % по массе
3.4. Обработка результатов
3.4.1. Массовую долю изменения массы при прокаливании (X1) в процентах вычисляют по формуле
где т1 — масса тигля с навеской до прокаливания, г;
4.4 Обработка результатов
4.4.1 Массовую долю двуокиси кремния (X)в процентах вычисляют по формуле
4.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли двуокиси кремния приведены в таблице 2
Массовая доля двуокиси кремния, %
Погрешности результатов анализа D
двух средних результатов анализа, выполненных в различных условиях dK
Двух параллельных определений
Трех параллельных определений
результатов анализа стандартного образца от аттестованного значения d
4.4 Обработка результатов
4.4.1 Массовая доля углерода в процентах при навеске 0,5 г соответствует показанию цифрового табло прибора.
4.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли углерода приведены в таблице 1.
Массовая доля углерода, %
погрешности результатов анализа, Δ
двух средних результатов анализа, выполненных в различных условиях dк
двух параллельных определений d2
трех параллельных определений d3
результатов анализа стандартного образца от аттестованного значения δ
От 0,01 до 0,02 включ.
4.4 Обработка результатов
4.4.1 Массовую долю фтористого кальция (X) в процентах вычисляют по формуле
4.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли фтористого кальция приведены в таблице 1.
Массовая доля фтористого кальция, %
погрешности результатов анализа, Δ
двух средних результатов анализа, выполненных в различных условиях dк
двух параллельных определений d2
трех параллельных определений d3
результатов анализа стандартного образца от аттестованного значения δ
5.4 Обработка результатов
5.4.1 Массовую долю общего железа (X)в процентах вычисляют по формуле
5.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли общего железа приведены в табл. 2.
4.4 Обработка результатов
4.4.1 Массовую долю общей окиси кальция в сумме соединений окиси кальция и фтористого кальция (X)в процентах вычисляют по формуле
V1— объем раствора трилона Б, израсходованный на титрование окиси кальция в растворе контрольного опыта см 3 ;
Массовую долю окиси кальция (Х1) в процентах вычисляют по формуле
Х2— массовая доля фтористого кальция, %;
4.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли общей окиси кальция в сумме соединений окиси кальция и фтористого кальция приведены в таблице 1.
Массовая доля окиси кальция, %
Погрешности результатов анализа Δ
Двух средних результатов анализа, выполненных в различных условиях, dк
Двух параллельных определений d2
Трех параллельных определений d3
Результатов анализа стандартного образца от аттестованного значения δ
Примечание. При определении массовой доли окиси кальция в результаты анализа вносится дополнительная погрешность за счет погрешности определения фтористого кальция (4), что должно быть учтено при нормировании точности анализа и рассчитывается по формуле
a1— норма (норматив) определения общей окиси кальция в сумме соединений окиси кальция и фтористого кальция, взятая из таблицы 1;
3.5. Обработка результатов
По разности между содержанием суммарного остаточного хлора, определенного методом титрования, метилоранжевым, находят содержание хлораминового хлора (Х2):
4.3.3. Обработка результатов
Выход материала каждого класса крупности (X) в процентах вычисляют по формуле
4.3.4. Потеря массы материала в процессе испытания, определяемая как разность между массой пробы, взятой для испытания, и суммарной массой материала всех классов крупности, не должна превышать 2% от массы пробы, взятой для испытания.
Разд. 4. (Измененная редакция, Изм. № 1).
2.4. Обработка результатов
2.4.1. Массовую долю пятиокиси фосфора (X) в процентах вычисляют по формуле
2.4.2. Нормы точности и нормативы контроля точности определений массовой доли пятиокиси фосфора приведены в таблице.
Массовая доля пятиокиси фосфора, %
Нормы точности и нормативы контроля точности, %
11.5. Обработка результатов
Усадку оболочки 
в процентах рассчитывают по формуле
1.4. Обработка результатов
1.4.1. Вес средней пробы грунта следует рассчитывать согласно п. 3.4.2 настоящего стандарта.
1.4.2. Процентное содержание фракций грунта, задержавшихся на ситах, следует вычислять согласно п. 3.4.3 настоящего стандарта.
1.4.3. Содержание фракций грунта менее 0,05 мм, менее 0,01 мм, менее 0,005 мм и менее 0,001 мм (L) следует вычислять по формуле
g0— вес абсолютно сухой средней пробы грунта, взятой для анализа, гс;
1.4.4. Содержание фракций от 0,05 до 0,01 мм вычисляют по разности между процентным содержанием фракций менее 0,05 мм и менее 0,01 мм.
1.4.5. При расчете фракции грунта менее 0,001 мм вносится поправка на содержание введенного диспергатора, для чего из веса данной фракции грунта вычитается вес введенного абсолютно сухого диспергатора в объеме пипетки.
Результаты анализа необходимо сопровождать указанием процентного содержания гигроскопической (или природной) влажности и удельного веса примененного диспергатора.
4. Обработка результатов
Массовую долю определяемых элементов в процентах, соответствующую значениям R1 и R2, определяют по соответствующему графику или калибровочному уравнению. За результат определения принимают среднее арифметическое найденных значений.
7.4.3 Обработка результатов
Содержание глинистых и илистых примесей 77,%, определяют по формуле
П = 
, (3)
За содержание глинистых и илистых примесей принимают среднеарифметическое значение результатов двух определений.
Результат вычисления округляют до 0,1 %.
7.5 Содержание оксида кремния SiO2 и потерю массы при прокаливании определяют по ГОСТ 5382.
7.6 Испытания стандартного песка для целей сертификации по оценке его соответствия эталонному песку проводят в соответствии с приложением А.
7.7 Удельную эффективную активность естественных радионуклидов определяют по ГОСТ 30108.
4. Обработка результатов
Относительное удлинение каждого образца ei, %, рассчитывают по формуле
где 
— длина образца до испытания в автоклаве с учетом длины вкладышей, мм;
— длина эталона, измеренная перед испытанием образцов в автоклаве, мм;
Среднее относительное удлинение вер определяют по формуле
Если при испытании относительное удлинение образцов не превышает 0,5 %, считают золу выдержавшей испытание.
4.5 Обработка результатов
4.5.1 Массовую долю оксида титана (IV) X, %, вычисляют по формуле
(1)
4.5.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли оксида титана (IV) приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида титана (IV)
4.6 Обработка результатов
4.6.1 Массовую долю оксида натрия и оксида калия X, %,вычисляют по формуле
Х = 
,
4.6.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли оксида натрия и оксида калия приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида натрия или оксида калия
4.4 Обработка результатов
4.4.1 Массовую долю общего кальция в пересчете на оксид кальция X, %, вычисляют по формуле
(2)
4.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли общего кальция в пересчете на оксид кальция приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида кальция
4.4.3 Массовую долю свободного оксида кальция в пробе Х1, %, вычисляют по формуле
4.4.4 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли свободного оксида кальция приведены в таблице 2.
Массовая доля свободного оксида кальция
4.4 Обработка результатов
4.4.1 Массовую долю фторида кальция X, %, вычисляют по формуле
T = 
, (3)
4.4.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли фторида кальция приведены в таблице 1.
Массовая доля фторида кальция
4.4 Обработка результатов
Массовую долю оксида железа (III) X, %, вычисляют по формуле
(1)
4.5 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли оксида железа (III) приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида железа (III)
4.5 Обработка результатов
4.5.1 Массовую долю оксида циркония X, %, вычисляют по формуле
(2)
т1— масса навески флюса, соответствующая аликвотной части раствора, г.
4.5.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли оксида циркония приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида циркония
4.4 Обработка результатов
Массовую долю оксида кремния X, %, вычисляют по формуле
(1)
4.5 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли оксида кремния приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида кремния
5.4 Обработка результатов
5.5 Обработка результатов
5.5.1 Массовую долю азота X, %,в случае обратного титрования вычисляют по формуле
Х = 
×100, (2)
Массовую долю азота X, %,в случае прямого титрования вычисляют по формуле
Х = 
×100, (2)
5.5.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли азота не должны превышать значений, указанных в таблице 1.
2.4. Обработка результатов
Градуировочный график имеет параболический характер и проходит через начало координат. По градуировочному графику определяют массовую долю К2О в анализируемом грунте в миллионных долях.
2.4.2. Допускаемые относительные отклонения при доверительной вероятности Р = 0,95 результатов двух повторных анализов от их среднего арифметического при выборочном контроле составляют:
1.5. Обработка результатов
За результат анализа принимают значение единичного определения кальция или магния.
Результат анализа выражают в миллимолях в 100 г почвы с округлением до первого десятичного знака.
При проведении массовых анализов вместо построения градуировочного трафика допускается градуирование шкалы прибора по растворам сравнения в день проведения анализа.
1.5.2. Допускаемые относительные отклонения от среднего арифметического результатов повторных анализов при выборочном статистическом контроле при доверительной вероятности Р = 0,95 составляют:
7.7.4 Обработка результатов
Скорость начальной абсорбции воды Сабс, кг/(м 2 · мин), рассчитывают для каждого образца с точностью до 0,1 кг/(м 2 · мин) по формуле
Скорость начальной абсорбции воды вычисляют как среднеарифметическое значение результатов пяти параллельных определений.
2.5. Обработка результатов
2.5.1. Толщину покрытия образца (h)в микрометрах вычисляют по формуле
2.5.2. За толщину покрытия принимают среднее арифметическое результатов измерения (hср.) толщины покрытий всех образцов.
Результат испытания округляют до целого числа и заносят в протокол (см. рекомендуемое приложение 2).
4.5. Обработка результатов
Предел прочности при изгибе (si) образцов, испытанных по черт. 10 и 11, вычисляют в мегапаскалях (килограммах силы на квадратный сантиметр) по формуле
, (1)
Результат вычисления округляют до 0,1 МПа (1 кгс/см 2 ).
За предел прочности при изгибе плоского листа принимают среднее арифметическое значение результатов испытаний двух образцов, вырезанных из данного листа.
Предел прочности при изгибе (si) полномерных волнистых листов, испытанных по черт. 12, вычисляют в мегапаскалях (килограммах силы на квадратный сантиметр) по формуле
, (2)
, (3)
, (4)
Результат вычисления округляют до 0,1 МПа (1 кгс/см 2 ).
За предел прочности при изгибе асбестоцементных изделий партии принимают среднее арифметическое значение результатов испытаний всех образцов партии.
2.4. Обработка результатов
2.4.1. Массовую долю магния (X) в процентах вычисляют по формуле
Массовая доля магния, %
2.4.4. Контроль точности результатов анализа
Контроль точности результатов анализа проводят методом добавок в соответствии с ГОСТ 25086.
2.4.5. Атомно-абсорбционный метод применяют при разногласиях в оценке качества безоловянных бронз.
2.5. Обработка результатов
2.5.1. За результат испытаний принимают среднее арифметическое значение относительной остаточной деформации, которое вычисляют в соответствии с ГОСТ 9.029-74.
2.4. Обработка результатов
Градуировочный график должен иметь вид прямой, проходящей через начало координат. По градуировочному графику определяют массовую долю нитратного азота в грунте. Результат анализа выражают в миллионных долях.
2.4.2. Допускаемые относительные отклонения при доверительной вероятности Р = 0,95 результатов двух повторных анализов от их среднего арифметического при выборочном контроле составляют:
2.4. Обработка результатов
2.4.1. Массовую долю кальция в анализируемом грунте (X) в миллионных долях вычисляют по формуле
(2)
где V1— объем раствора трилона Б, израсходованный на титрование кальция в пробе вытяжки, см 3 ;
V0— объем раствора трилона Б, израсходованный на титрование кальция в контрольной пробе, см 3 ;
2.4.2. Массовую долю магния в анализируемом грунте (X’)вмиллионных долях вычисляют по формуле
(3)
где V’1— объем раствора трилона Б, израсходованный на титрование магния в пробе вытяжки, см 3 ;
V’0— объем раствора трилона Б, израсходованный на титрование магния в контрольной пробе, см 3 ;
V2— объем пробы вытяжки, взятый для титрования, см 3 ;
Результат анализа выражают в миллионных долях.
2.4.3. Допускаемые относительные отклонения при доверительной вероятности Р = 0,95 результатов двух повторных анализов от их среднего арифметического при выборочном контроле составляют:
4.5 Обработка результатов
4.5.1 Массовую долю серы X, %, вычисляют по формуле
X = 
, (2)
4.5.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли серы приведены в таблице 1.
Массовая доля серы
От 0,02 до 0,05 включ.
Ключевые слова: метод определения серы, кислота, раствор, массовая доля, анализ, образец, титриметрический метод определения серы, нормы точности
4.4 Обработка результатов
Массовую долю оксида марганца (II) X, %, вычисляют по формуле
(2)
4.5 Нормы точности и нормативы контроля точности определения оксида марганца (II) приведены в таблице 1.
Массовая доля оксида марганца (II)
4.5 Обработка результатов
4.5.1 Массовую долю фосфора X, %, вычисляют по формуле
(1)
4.5.2 Нормы точности и нормативы контроля точности определения массовой доли фосфора приведены в таблице 1.
Массовая доля фосфора
От 0,01 до 0,02 включ.
2.5. Обработка результатов
За результат анализа принимают значение единичного определения марганца.
При проведении массовых анализов вместо построения градуировочного графика допускается градуирование шкалы прибора по растворам сравнения в день проведения анализов.
1.5. Обработка результатов
1.5.1. Массу ворса на единицу площади элементарной пробы (mf) в граммах на метр квадратный вычисляют по формуле
(1)
где т0— масса элементарной пробы до стрижки, g;
тr— масса образца после стрижки, g;
S0— площадь элементарной пробы до стрижки, вычисленная по средним размерам согласно п. 1.4.4, m 2 ;
1.5.2. Вычисление проводят с точностью до трех значащих цифр.
1.5.3. Толщину ворса пробы в миллиметрах вычисляют как разность между первоначальной средней толщиной и средней толщиной после стрижки с точностью 0,1 mm.
1.5.4. За результат испытания массы ворса на единицу площади и толщины ворса принимают средние арифметические значения результатов измерений трех элементарных проб.
Смотри также родственные термины:
Содержание имидаклоприда в семенах и масле льна масличного (X, мг/кг) вычисляют по формуле:
где
Количественное определение проводят методом абсолютной калибровки, содержание эсфенвалерата в образце семян или масла (X, мг/кг) вычисляют по формуле:
где
Содержание остаточных количеств эсфенвалерата в анализируемом образце вычисляют как среднее из 2 параллельных определений.
Содержание имазалила в пробе рассчитывают методом внешнего стандарта по формуле:
где
Содержание остаточных количеств имазалила в анализируемом образце вычисляют как среднее из 2 параллельных определений.
Количественное определение проводят методом абсолютной калибровки, содержание тебуконазола в образцах зерна гороха, семян или масла льна (X, мг/кг) вычисляют по формуле:
где
Содержание остаточных количеств тебуконазола в анализируемом образце вычисляют как среднее из 2 параллельных определений.
Образцы, дающие пики большие, чем стандартный раствор тебуконазола 5 мкг/мл разбавляют ацетоном.
14.4. Обработка результатов испытания
Приращение объема K при набухании глинистых частиц на каждый 1 см 3 первоначального объема вычисляют с точностью до второго десятичного знака по формуле
(29)
Приращение объема при набухании определяют как среднеарифметическое значение двух результатов.
По значению K (таблица 6) определяют содержание глинистых частиц в зернах песка размером менее 0,16 (Г0,16) для природного песка и песка из отсевов дробления горных пород и менее 0,63 мм (Г0,63) для песка из шлаков черной и цветной металлургии и фосфорных шлаков.
Приращение объема K
Содержание глинистых частиц в зернах крупностью менее 0,16 (0,63) мм, %
Приращение объема K
Содержание глинистых частиц в зернах крупностью менее 0,16 (0,63) мм, %
Приращение объема K
Содержание глинистых частиц в зернах крупностью менее 0,16 (0,63) мм, %
Содержание глинистых частиц в природном песке и песке из отсевов дробления горных пород Пгл, %, вычисляют по формуле
(30)
Содержание глинистых частиц в песке из шлаков вычисляют по формуле
(31)
Раздел 14. (Введен дополнительно, Изм. № 2).
7.7.4 Обработка результатов контроля
Если жидкость над пробой бесцветна или окрашена значительно слабее эталонного раствора, щебень не содержит органических примесей.
Если жидкость окрашена незначительно слабее эталонного раствора, то сравнение окраски жидкости, отстоявшейся над пробой, с цветом эталонного раствора проводят после подогрева содержимого мерного цилиндра от 2 до 3 ч на водяной бане при температуре от 60 °С до 70 °С. Сравнивая цвет жидкости над пробой с цветом эталонного раствора, решают вопрос о пригодности заполнителя для приготовления бетона или раствора.
Если жидкость окрашена одинаково или более темная, чем цвет эталонного раствора, щебень содержит органические примеси.
7.8 Марку по истираемости Иб щебня определяют по потере массы зерен при испытании пробы в полочном барабане с шарами.
7.8.1 Средства контроля и вспомогательное оборудование:
— барабан полочный диаметром 700 мм и длиной 500 мм, снабженный на внутренней поверхности полкой шириной 100 мм в соответствии с ГОСТ 8269.0 (рисунок 6);
— сита в соответствии с 7.2.1;
— сита с круглыми отверстиями с номинальным размером 5 мм;
— сита с сеткой №1,25 по ГОСТ 6613.
Полезное
Смотреть что такое «Обработка результатов» в других словарях:
обработка результатов — rezultatų apdorojimas statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. handling of results; processing of results vok. Verarbeitung der Resultate, f rus. обработка результатов, f pranc. traitement des résultats, m … Fizikos terminų žodynas
Обработка результатов геодезических измерений — технологический процесс, основную часть которого составляют операции по практическому применению методов вычислений к измерительной информации в целях взаимного согласования полученных данных и отображения результатов в виде, пригодном для… … Официальная терминология
обработка (результатов геодезических) измерений — Технологический процесс, основную часть которого составляют операции по практическому применению методов вычислений к измерительной информации в целях взаимного согласования полученных данных и отображения результатов в виде, пригодном для… … Справочник технического переводчика
ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ — см. Анализ данных. Физическая энциклопедия. В 5 ти томах. М.: Советская энциклопедия. Главный редактор А. М. Прохоров. 1988 … Физическая энциклопедия
обработка результатов испытаний — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN data processing … Справочник технического переводчика
обработка результатов поисковых работ — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN search data processing … Справочник технического переводчика
Обработка результатов анализа — 9.4. Обработка результатов анализа Содержание имидаклоприда в семенах и масле льна масличного (X, мг/кг) вычисляют по формуле: где S1 площадь пика имидаклоприда в стандартном растворе (мВ ∙ с); S2 площадь пика имидаклоприда в анализируемой пробе … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА — в химии, заключается в применении методов мат. статистики для оценки значений разл. физ. величин (св ва соед., параметры химико технол. процессов и др.), характеризующих изучаемые объекты, и (или) зависимости этих величин от одного либо нсск.… … Химическая энциклопедия
обработка (результатов геодезических) измерений — 3.1.10. обработка (результатов геодезических) измерений Технологический процесс, основную часть которого составляют операции по практическому применению методов вычислений к измерительной информации в целях взаимного согласования полученных… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Обработка результатов испытания — 14.4. Обработка результатов испытания Приращение объема K при набухании глинистых частиц на каждый 1 см3 первоначального объема вычисляют с точностью до второго десятичного знака по формуле … … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации