Разработала: Наумюк Е.П

Тема: Основы теории вероятностей: основные понятия и теоремы.

Клеевые соединения

Клеевые соединения – такой вид неразъемных соединений, который получают с помощью клея (вещества, способного соединить материалы и удерживать их вместе путем скрепления поверхностей).

Достоинства клеевых соединений: допускают соединение таких материалов, для которых неприменимы другие виды соединений; позволяют получать прочные соединения, не требуют высокой температуры склеивания; обеспечивают герметичность; по сравнению с другими видами соединений имеют меньшую стоимость.

Недостатки: относительно невысокая долговечность; необходимость нагрева, прижатия и выдержки (до 24 часов и более) деталей при склеивании.

Наиболее распространены два вида склеивания – внахлестку и телескопическое.

Прочность клеевого соединения зависит от толщины клеевого слоя. Обычно толщина слоя составляет 0,05-0,15 мм и зависит от вязкости и давления при склеивании.

Контрольные вопросы

1. Что такое пайка?

2. Достоинства и недостатки клеевых соединений.

1. Введение. Предмет и задачи теории вероятностей и математической статистики.

2. Случайные события. Основные понятия. Действия над событиями.

3. Классическое и статистическое определение вероятности случайного события.

4. Теоремы теории вероятностей.

5. Повторные независимые испытания.

· Факультет: медико-психологический

Гродно - 2006
§1. Введение. Предмет и задачи теории вероятностей и математической статистики.

Трудно найти современную область научных исследований, где бы ни использовались методы математической статистики: физика, экономика, медицина, биология, психология, социология и т. д.

Математическая статистика – раздел математики, изучает методы сбора, анализа и обработки статистических данных для научных и практических целей.

Статистические данные получают в результате обследования большого числа объектов или явлений, т. е. математическая статистика имеет дело с массовыми явлениями.

Методы анализа массовых явлений становятся статистическими только в том случае, когда для этого привлекаются формальные (абстрактные) математические модели.

Математическая статистика подразделяется на:

а) описательную, которая охватывает методы описания статистических данных, представления их в форме таблиц, распределений и т. д.

б) аналитическую (теорию статистических выводов), ее предметом является обработка данных, полученных в ходе эксперимента и формулировки выводов, имеющих прикладное значение.

Основные задачи математической статистики:

1). Установление законов распределения различных случайных величин на основе экспериментальных данных.

2). Решение вопросов о проверке статистических гипотез. Так как исследователь располагает обычно ограниченным объемом данных, он принимает определенную гипотезу о характере статистической закономерности, которая проявляется в исследуемом явлении, и он ее должен проверить с помощью имеющегося материала.

3). Оценка неизвестных параметров различных распределений и одновременно задача определения точности этой оценки.

Для обоснования математической и прикладной статистики служит теория вероятностей.

Теория вероятностей изучает закономерности массовых явлений, носящих случайный характер. Объекты теории вероятностей являются абстракциями от реальных объектов, а результаты – математическими моделями реальных явлений.

Дата добавления: 2014-01-07