Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
wsposóbprzybliżonyibezużyciatychnarzędzi.Tensposóbgraficznegoprzed-
stawianiarozwiązańprzykładówmożeułatwićwpraktyceinżynierskiejwłaściwe
interpretowaniewykresówuzyskiwanychprzyużyciunarzędzikomputerowych.
Oprócztakiegodydaktycznegopowodujestrównieżmerytorycznypowódspo-
rządzaniawykresówwprezentowanychprzykładachbezużyciatychnarzędzi.
Wartobowiemzauważyć9żewszystkieobliczeniaprowadzoneprzezinżynie-
ramającharakterszacunkowy9gdyżgłówneźródłaniedokładnościuzyskiwanych
wynikówtkwiąniewpostaciachmatematycznychmodeli(np.obciążeńelementu
samolotu)9leczwewprowadzanychdanych9słaboznanych.Dotyczytozwłaszcza
obliczeńinżynierskichopartychnamodelachprobabilistycznych9wktórychargu-
mentyrozkładówzmiennychlosowychsązwykleznanezdokładnościąniewiększą
niżkilkanaście9anawetkilkadziesiątprocent.Ztychsamychpowodówdążenie
przezinżynieradoobliczeń9naprzykładnaprężeńwprzekrojuelementu9zdużą
dokładnościąjestbłędemlogicznym.Podobnymbłędembyłobydbanieprzezin-
żynieraoprecyzyjnesporządzaniewykresugęstościzmiennejlosowej9któraod-
wzorowujejakąścechęprojektowanegourządzenia9wsytuacji9gdynaprzykład
dokładnośćoszacowaniawartościoczekiwanejtejzmiennejwynosi20%.
2.2.ROZKŁADNORMALNY
RozkłademnormalnymalborozkłademGaussajestnazywanyrozkładzmiennej
losowejciągłejxokreślonyprzezfunkcjęgęstościprawdopodobieństwaopostaci
fx
()
±
σ
1
2
π
e
-
(
xm
2
-
σ
2
)
2
9
(2.16)
przyczym:
-®<<®ami
x
9
σ
towartośćoczekiwanaiodchyleniestandardowe
zmiennejx.Wykrestejfunkcjijestprzedstawionynarysunku2.7.
Rys.2.7.Gęstośćprawdopodobieństwazmiennejlosowejorozkładzienormalnym
20
