1) probability distributions/K-S test
概率分布/K-S检验
2) K-S test
K-S检验
1.
Through the K-S test,this system succeeded in diagnosing the weak fault of bearing.
该系统应用K-S检验成功诊断出滚动轴承的微弱故障。
2.
The statistical properties of the maximum story drift of seismic steel frames are presented by Pushover analysis using the K-S test,considering the randomness of earthquake load,dead load,live load,steel elastic module,steel yield strength and structural member dimensions.
考虑钢框架结构的地震作用、结构构件面积、材料弹性模量、屈服强度、恒荷载和活荷载的随机性,对结构进行不同水平加载模式下的静力弹塑性(Pushover)分析,采用概率统计理论中的K-S检验法,对最大层间变形概率分布进行了分析。
3.
According to the problem that reliability distribution of weapon equipment is ambiguous,traditional calculation methods of identifying the types of reliability distribution of weapon equipment are sumed up,and the identifying model based on K-S test method is built up.
针对武器装备可靠性分布类型难以确定这一难题,总结了识别武器装备可靠性分布类型的传统计算方法,建立了基于柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验法(K-S检验)的识别模型,并给出了识别可靠性分布的软件流程图,开创性地将人工神经网络应用于武器装备可靠性分布类型的识别,并通过建立基于Matlab的仿真模型,证明了该方法的合理性和科学性。
3) K-C test of normal distribution
K-C分布检验
4) K-S test
K-S检验法
1.
Presently,in determining the probability distribution of parameters,the χ2 test and the K-S test are often used.
对岩土参数概率分布的确定,目前多用的是拟合检验的方法,常用的检验方法是χ2检验法和K-S检验法。
5) kolmogorov-smirnov test
K-S检验法
1.
The Newton iteration method is combined with Kolmogorov-Smirnov test in order to determine the parameters of the ME density function and assess the availability of ME density function.
基于信息论的最大熵原理,直接用牛顿迭代法,由样本矩来推断岩石力学参数的概率密度函数,并且用精度较高的K-S检验法,从理论上证明所求的密度函数的正确性。
6) examining probability type of the distribution
概型分布检验
补充资料:分布(概率)
分布(概率)
Distribution (probability)
分布(概率)[distributioin(probabi-lity)〕 一系列独立试验的结果、一些随机变量或误差,经常出现在一些相当正规并可预测的模型中。这些模型可以用数学方法表达出来,其中最重要的称为二项分布、正态分布和泊松分布。 二项分布考虑n次独立试验,每一次试验的结果或者是成功S,或者是失败F,其相应的概率分别为P和q一1一P。以S。表示成功的次数。因为共有(艾)种可能的方法来选择;处成功和,一;处失败,所以随机变量S。的概率分布由p‘S。一‘卜{艾)户,、一给出.这里k二。,1,一,n。这就是二项分布,它的数学期望为np.方差为n闪。参阅“概率论”(probability)条。 如果按照第k次试验是成功还是失败来令随机变量X。等于1或。,那么S。二XI+…十X。。因此.根据中心极限定理,此二项分布可以用正态分布来通近。这个特别的情形称为棣美弗一拉普拉斯定理,设 二,一(*一,户)(,:户。)一告定理断言,当n~Qo时,在一个趋于o的百分误差之内,我们有 P{S,二k}一(2万)一“Zexp(一二是/2), P{a
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参考词条