Page 9 - 4522

2
математичного сподівання  і дисперсії  , отриманими як
0 
результат спеціально організованих досліджень [1]:
 S 
K       t , (1.3)
 н 0  1  q 1
 N 2  2
 S 
K       t , (1.4)
 в 0  1  q 1
 N 2  2
де  ,  – середні значення проведених вимірювань  ;S –
н
в
середнє квадратичне відхилення; N – кількість послідовних
вимірювань  ,  ...,,  ; q – вибраний рівень значущості;
1
1
N
2
t q – походять з таблиць для рівня значущості q  q 1 і
1
2 2
числа степенів вільності  N  1.
Для зручності вибору відповідних параметрів
відзначимо, що згідно з ГОСТ 15894-70 q  , 0 0027 , що
1
відповідає 3 -м довірливим границям. Значення N беруть в
межах 3÷10 в залежності від стабільності і продуктивності
процесу поглиблення та інших технологічних факторів.
Інтервал часу t між окремими вимірами залежить від
продуктивності процесу буріння, від відомої тривалості циклу
між двома розладнаннями процесу і т.п. Звичайно беруть t в
межах 1÷2 години.
2
На практиці фактичні значення  і  часто невідомі і

0
тому необхідно отримати їх оцінки. Для цього слід провести
попередні дослідження і отримати вибірку, яка містить
100÷150 значень показника ефективності долота  .
Оцінку математичного сподівання  отримують як
0
середнє арифметичне із m значень
1 m
 0   i
 , (1.5)
m  i 1
дисперсію

8