Задачи математической статистики

Лекция №13

К лекции №12

К лекции №11.

Классификация видов коррозии металлов и сплавов. Причины их возникновения. Пути уменьшения склонности к коррозии - [2] стр. 274-281. Коррозионностойкие (нержавеющие) хромистые стали ферритного, ферритно-мартенситного классов. Особенности химического состава, марки, термическая обработка, свойства и применение - [2] стр. 282. Коррозионностойкие (нержавеющие) хромоникелевые стали аустенитного класса. Особенности химического состава, марки, термическая обработка, свойства и применение. Механизм повышения сопротивления к межкристаллитной коррозии этих сталей дополнительным легированием, титаном и ниобием - [2] стр. 282-283. Понятия о жаропрочности и жаростойкости металлов и сплавов. Особенности химического сотава, примеры марок, термическая обработка, структура жаропрочных и жаростойких сталей к карбидным и интерметаллидным упрочнениям, применение - [2] стр. 282-289. Жаропрочные естественные и искусственные композиционные материалы. Состав, свойства и применение. Криогенные стали и сплавы, влияние низких температур на их механические свойства. Примеры марок, сплавов для деталей, работающих при отрицательных температурах.

Характеристика и применение меди различной степени чистоты. Марки меди технической чистоты - [2] стр. 293. Характеристика и применение одно- двухфазных латуней, марки и применения деформируемых и литейных латуней - [2] стр. 293-295. Характеристика и применение оловянистых, алюминиевых, бериллиевых, кремнистых, свинцовистых, марганцовистых бронз. Марки и применения деформируемых и литейных бронз. Упрочняемость бронз термической обработкой - [2] стр. 295-297. Двухфазные алюминиевые, кремнистые, бериллиевые бронзы, упрочняемые термической обработкой. Химический состав, марки, виды термической обработки, структура, свойства и применение. Характеристика марки и применение алюминия различной степени чистоты.

Раздел II. Математическая статистика.

Глава 1. Выборочный метод.

Математические законы теории вероятностей не являются абстрактными, лишёнными физического содержания, они представляют собой математическое выражение реальных закономерностей, существующих в массовых случайных явлениях.

Каждое исследование случайных явлений, выполняемое методами теории вероятностей, опирается на экспериментальные данные.

Зарождение математической статистики было связано со сбором данных и графическим представлением полученных результатов (сводки рождаемости, бракосочетаний и т.д.). Это описательная статистика. Нужно было свести обширный материал к небольшому числу величин. Разработка методов сбора (регистрации), описания и анализа экспериментальных (статистических) данных, получаемых в результате наблюдения массовых, случайных явлений, составляет предмет математической статистики.

При этом можно выделить три этапа:

1. сбор данных;

2. обработка данных;

3. статистические выводы-прогнозы и решения.

Типичные задачи математической статистики:

1. определение закона распределения случайной величины (или системы случайных величин) по статистическим данным;

2. проверка правдоподобия гипотез;

3. нахождение неизвестных параметров распределения.

Итак, задача математической статистики состоит в создании методов сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.

Дата добавления: 2014-01-07