Статистические методы в угольной промышленности | Статья в сборнике международной научной конференции

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 11 мая, печатный экземпляр отправим 15 мая.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Темирбеков, Н. А. Статистические методы в угольной промышленности / Н. А. Темирбеков, А. К. Курманбаева. — Текст : непосредственный // Исследования молодых ученых : материалы XXXIX Междунар. науч. конф. (г. Казань, май 2022 г.). — Казань : Молодой ученый, 2022. — С. 12-17. — URL: https://moluch.ru/conf/stud/archive/445/17203/ (дата обращения: 30.04.2024).



Приводится применение статистических методов при обработке данных разведки недр. Рассчитано выборочное обследование процента выполнения норм выработки рабочими-сдельщиками, а также установлена зависимость между вероятностью гарантирования результата и численностью выборки при повторной и бесповторной схемах отбора.

Ключевые слова: вероятность, наблюдение, нормальное распределение, повторная и бесповторная схема отбора.

The application of statistical methods in processing data from the exploration of subsoil is given. A sample survey of the percentage of fulfillment of production standards by pieceworkers was calculated, and a relationship was established between the probability of guaranteeing the result by the size of the sample with repeated and non-repeated selection schemes.

Keywords: probability, observation, normal distribution, repeated and non-repeating selection scheme .

Введение

Статистические данные реальны, а потому они не могут быть полностью оторваны от реальной действительности. Но если даже построена математическая модель, то к результатам надо отнестись критически и проанализировать их.

Само же решение полученной математической модели проводится автоматически, в полном отрыве от существа задачи.

Любое статистическое исследование выражается в следующих основных ступенях:

— массовое статистическое наблюдение. Сбор информации;

— сводка и группировка статистических данных.

— формирование совокупности;

— построение статистических показателей и их анализ.

Статистическим наблюдением называется процесс получения данных о каких-либо явлениях путем регистрации их существенных признаков.

Наблюдения являются важнейшим звеном в статистическом исследовании, так как они дают материал, который в дальнейшем будет подвергнут обработке и анализу. Если материалы, собранные при статистическом наблюдении, будут неполными или неточными, это может повлечь за собой получение неправильного результата при анализе. Поэтому основными требованиями, предъявляемыми к наблюдению, являются правильность и безошибочность его проведения.

Статистика находит все большее применение в технике. Однако нельзя переоценивать статистические методы. Правильное применение математического анализа не может быть сведено к одним математическим приемам, а требует, прежде всего, предварительного теоретического анализа, хорошего знания физической сущности явления. Внедрение математической статистики в производственную практику поможет найти дополнительные пути к повышению культуры производства, эффективности использования оборудования и росту производительности труда, снижению себестоимости и увеличению рентабельности.

Целью данной работы является рассмотрения применения математических методов исследования статистических данных для решения вопросов горного дела.

Задача 1. На шахте планируется выборочное обследование процента выполнения норм выработки рабочими-сдельщиками. На стадии предварительного изучения вопроса установлено, что дисперсия по проценту выполнения норм составляет 200. Необходимо установить, какое количество рабочих следует обследовать в выборочном порядке из 1500 имеющихся при повторной и бесповторной схемах отбора, чтобы разность между средним процентом выполнения норм в выборочной и генеральной совокупностях не превысила 5 %, а результат можно было бы гарантировать с вероятностью 0,955. Определить, как изменится необходимая численность выборки, если предельную ошибку выборки уменьшить или увеличить на 3 %. Кроме этого, необходимо установить зависимость между вероятностью гарантии результата в пределах от 0,838 до 0,972 и численностью выборки при повторной и бесповторной схемах отбора.

Решение . Имеем N =1000,

По условию имеем т. е.

С другой стороны [], или .

Для наших данных имеем

По таблице приложения 2 [] функции Лапласа, найдем соответствующие значения t :

Найдем количество рабочих, которые нужно обследовать в выборочном порядке из 1500 имеющихся при повторной и бесповторной схемах отбора при

При повторной выборке

При бесповторной выборке

Придавая различные значения доверительной вероятности , получим следующие значения численности выборки для повторной и бесповторной схем отбора:

Коэффициент доверия t

Доверительная вероятность

Необходимое число наблюдений

повторная выборка,

бесповторная выборка,

1

2

3

4

1,4

0,838

16

16

1,5

0,866

18

18

1,6

0,690

20

20

1,7

0,911

23

23

1,8

0,928

26

25

1,9

0,943

29

28

2,0

0,955

32

31

2,1

0,964

35

34

2,2

0,972

39

38

На основе полученных данных построим график и зависимости между вероятностью гарантии результата и необходимой численностью выборки при повторной и бесповторной схемах отбора.

Из графиков видно, что необходимый результат мы можем гарантировать с вероятностью 0,955 или 95,5 %, если обследуем 32 рабочих из 1500 при повторной схеме отбора и 31 рабочих из 1500 при бесповторной схеме отбора.

Если необходимо предельную ошибку выборки уменьшить на 3 %, то следует обследовать 200 рабочих из 1500 при повторной схеме отбора и 176 из 1500 при бесповторной.

Если нам нужно предельную ошибку выборки увеличить на 3 %, то необходимо обследовать 12 человек как при повторной, так и бесповторной схемах отбора.

Литература:

  1. Баженова С. Г. Математико-статистические методы в горной промышленности. - М.: Издательство Московского государственного горного университета, 2001.
  2. Рыжков П. А., Гудков В. М. Применение математической статистики при разведке недр.-Москва «Недра»,1966.

Ключевые слова

наблюдение, нормальное распределение, вероятность, повторная и бесповторная схема отбора