совокупность+наблюдений

sample 1. проба; образец; брать пробу или образец; 2. биом. выборочная совокупность, выборка

sample образец; выборка, ограниченный ряд наблюдений или особей, взятых произвольно из гипотетической, бесконечно большой популяции потенциальных наблюдений или особей (стат.)

sample distribution распределение выборки (стат.)

sample space выборочное пространство (стат.)

balanced sample сбалансированная выборка

check sample контрольный образец

combined sample объединённая выборка

control sample контрольный образец

duplicated sample повторная выборка

fixed sample фиксированная выборка

interpenetrating samples взаимно проникающие выборки

mean of sample средний образец, выборочное среднее значение (стат.)

nonrandom sample неслучайная выборка

ordered sample упорядоченная выборка

paired samples парные выборки

random sample случайная выборка

random sample случайная выборка (стат.)

representative sample 1. репрезентативная проба; 2. репрезентативная выборка

self weighting sample самовзвешенная выборка

simple sample простая выборка

single sample однократная выборка

stratified sample расслоенная выборка

truncated sample усечённая выборка

 

внедрение
1. Процесс планомерного перевода объекта (предприятия или организации, системы управления, отдельного процесса или его элемента) из существующего состояния в новое, предусмотренное проектом.
2. Распространение нововведений, достижение практического использования прогрессивных идей, изобретений, результатов научных исследований.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• adaptation
• adoption
• coupling
• deployment
• distribution
• implementation
• installation
• introduction
• intrusion
• realization
• uptake

 

распределение
—
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

Тематики

• биотехнологии

EN

• distribution

 

распределительная сеть
Часть энергетической системы, которая предназначена для распределения электроэнергии и работает, как правило, на напряжении до 110 кВ.
[ ГОСТ Р 54325-2011 (IEC/TS 61850-2:2003)]

Тематики

• релейная защита

EN

• distributing main
• distribution
• distribution main
• distribution net
• distribution network
• distribution system
• distributor main
• power distribution network

 

распределительное устройство
Распределительным устройством (РУ) называется электроустановка, служащая для приема и распределения электроэнергии и содержащая сборные и соединительные шины, коммутационные аппараты, вспомогательные устройства (компрессорные, аккумуляторные и др.), а также устройства защиты, автоматики и измерительные приборы.
[РД 34.20.185-94]

распределительное устройство
Электроустановка, предназначенная для приема и распределения электрической энергии на одном напряжении и содержащая коммутационные аппараты и соединяющие их сборные шины [секции шин], устройства управления и защиты.
Примечание. К устройствам управления относятся аппараты и связывающие их элементы обеспечивающие контроль, измерение, сигнализацию и выполнение команд.
[ ГОСТ 24291-90]
[ ГОСТ Р 53685-2009]

электрическое распределительное устройство
распределительное устройство
Устройство, предназначенное для приема и распределения электроэнергии на одном напряжении и содержащее коммутационные аппараты и соединяющие их сборные соединительные устройства.
Примечание. В состав распределительного устройства дополнительно могут входить устройства защиты и управления
[ОСТ 45.55-99]

распределительное устройство
Электроустановка, служащая для приема и распределения электроэнергии и содержащая коммутационные аппараты, сборные и соединительные шины, вспомогательные устройства (компрессорные, аккумуляторные и др.), а также устройства защиты, автоматики и измерительные приборы.
[ПОТ Р М-016-2001]
[РД 153-34.0-03.150-00]

устройство распределительное
Совокупность аппаратов и приборов для приёма и распределения электроэнергии одного напряжения, вырабатываемой электростанцией или преобразуемой подстанцией
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

EN

switching substation
a substation which includes switchgear and usually busbars, but no power transformers
[IEV number 605-01-02]

FR

poste de sectionnement
poste de coupure
poste comprenant des organes de manoeuvre et généralement des jeux de barres, à l'exclusion de transformateurs de puissance
[IEV number 605-01-02]

В качестве РУ 6—10 кВ используется сборка высокого напряжения с однополюсными разъединителями и вертикальным расположением фаз одного присоединения и одна камера КСО с выключателем нагрузки и предохранителями для подключения трансформатора. Для РУ 0,4 кВ применяются сборки низкого напряжения с предохранителями и вертикальным расположением фаз одного присоединения.
На ПС применяются открытые (ОРУ), закрытые (ЗРУ) или комплектные (КРУ) распределительные устройства.

[ http://energy-ua.com/elektricheskie-p/klassifikatsiya.html]

---

КЛАССИФИКАЦИЯ

В общем случае ПС и РУ являются составной частью электроустановок, которые различаются:

• по назначению:
  
  • генерирующие,
  • преобразовательно-распределительные,
  • потребительские.
    
    Генерирующие электроустановки служат для выработки электроэнергии, преобразовательно-распределительные электроустановки преобразуют электроэнергию в удобный для передачи и потребления вид, передают ее и распределяют между потребителями;

• по роду тока:
  
  • постоянного тока,
  • переменного тока.

• по напряжению:
  
  • до 1000 В,
  • выше 1000 В.

 Шкала номинальных напряжений ограничена сравнительно небольшим числом стандартных значений, благодаря чему изготавливается небольшое число типоразмеров машин и оборудования, а электросети выполняются более экономичными. В установках трехфазного тока номинальным напряжением принято считать напряжение между фазами (междуфазовое напряжение). Согласно ГОСТ 29322—92 установлена следующая шкала номинальных напряжений:

для электросетей переменного тока частотой 50 Гц междуфазовое напряжение должно быть: 12, 24, 36, 42, 127, 220, 380 В; 3, 6, 10, 20, 35, 110, 150, 220, 330, 500, 750 и 1150 кВ;
для электросетей постоянного тока: 12, 24, 36, 48, 60, 110, 220, 440, 660, 825, 3000 В и выше.

• по способу присоединения к электросети ПС разделяются на:
  
  • тупиковые (блочные),
  • ответвительные (блочные),
  • проходные (транзитные)
  • узловые.

Тупиковые ПС получают питание по одной или двум тупиковым ВЛ.

Ответвительные ПС присоединяются ответвлением к одной или двум проходящим ВЛ с односторонним или двухсторонним питанием.

Проходные ПС включаются в рассечку одной или двух проходящих ВЛ с односторонним или двухсторонним питанием.

Узловые ПС кроме питающих имеют отходящие радиальные или транзитные ВЛ.

• по способу управления ПС могут быть:
  
  • только с телесигнализацией,
  • телеуправляемыми с телесигнализацией,
  • с телесигнализацией и управлением с общеподстанционного пункта управления (ОПУ).

Подстанции оперативно обслуживаются постоянным дежурным персоналом на щите управления, дежурными на дому или оперативно-выездными бригадами (ОВБ). Ремонт ПС осуществляется специализированными выездными бригадами централизованного ремонта или местным персоналом подстанции.

В РУ напряжением до 1000 В провода, шины, аппараты, приборы и конструкции выбирают как по нормальным условиям работы (напряжению и току), так и по термическим и динамическим воздействиям токов коротких замыканий (КЗ) или предельно допустимой отключаемой мощности.

В РУ и ПС напряжением выше 1000 В расстояния между электрооборудованием, аппаратами, токоведущими частями, изоляторами, ограждениями и конструкциями устанавливаются так, чтобы при нормальном режиме работы электроустановки возникающие физические явления (температура нагрева, электрическая дуга, выброс газов, искрение и др.) не могли привести к повреждению оборудования и КЗ.

[ http://energy-ua.com/elektricheskie-p/klassifikatsiya.html]
 

---

Several different classifications of switchgear can be made:

• By the current rating.
• By interrupting rating (maximum short circuit current that the device can safely interrupt)
  
  • Circuit breakers can open and close on fault currents
  • Load-break/Load-make switches can switch normal system load currents
  • Isolators may only be operated while the circuit is dead, or the load current is very small.
• By voltage class:
  
  • Low voltage (less than 1,000 volts AC)
  • Medium voltage (1,000–35,000 volts AC)
  • High voltage (more than 35,000 volts AC)
• By insulating medium:
  
  • Air
  • Gas (SF6 or mixtures)
  • Oil
  • Vacuum
• By construction type:
  
  • Indoor (further classified by IP (Ingress Protection) class or NEMA enclosure type)
  • Outdoor
  • Industrial
  • Utility
  • Marine
  • Draw-out elements (removable without many tools)
  • Fixed elements (bolted fasteners)
  • Live-front
  • Dead-front
  • Open
  • Metal-enclosed
  • Metal-clad
  • Metal enclosed & Metal clad
  • Arc-resistant
• By IEC degree of internal separation
  
  • No Separation (Form 1)
  • Busbars separated from functional units (Form 2a, 2b, 3a, 3b, 4a, 4b)
  • Terminals for external conductors separated from busbars (Form 2b, 3b, 4a, 4b)
  • Terminals for external conductors separated from functional units but not from each other (Form 3a, 3b)
  • Functional units separated from each other (Form 3a, 3b, 4a, 4b)
  • Terminals for external conductors separated from each other (Form 4a, 4b)
  • Terminals for external conductors separate from their associated functional unit (Form 4b)
• By interrupting device:
  
  • Fuses
  • Air Circuit Breaker
  • Minimum Oil Circuit Breaker
  • Oil Circuit Breaker
  • Vacuum Circuit Breaker
  • Gas (SF6) Circuit breaker
• By operating method:
  
  • Manually operated
  • Motor/stored energy operated
  • Solenoid operated
• By type of current:
  
  • Alternating current
  • Direct current
• By application:
  
  • Transmission system
  • Distribution
• By purpose
  
  • Isolating switches (disconnectors)
  • Load-break switches.
  • Grounding (earthing) switches

A single line-up may incorporate several different types of devices, for example, air-insulated bus, vacuum circuit breakers, and manually operated switches may all exist in the same row of cubicles.

Ratings, design, specifications and details of switchgear are set by a multitude of standards. In North America mostly IEEE and ANSI standards are used, much of the rest of the world uses IEC standards, sometimes with local national derivatives or variations.

[Robert W. Smeaton (ed) Switchgear and Control Handbook 3rd Ed., Mc Graw Hill, new York 1997]
[ http://en.wikipedia.org/wiki/High_voltage_switchgear]

Тематики

• электрификация, электроснабж. железных дорог
• электроагрегаты генераторные
• электробезопасность
• электроснабжение в целом

Синонимы

• РУ
• электрическое распределительное устройство

EN

• distribution
• energy distribution board
• gear
• switch-gear
• switchboard
• switchgear
• switching substation
• switchyard

DE

• Schaltanlage
• Schaltstation

FR

• installation de distribution
• poste de commutation
• poste de coupure
• poste de sectionnement

3.1.2.1 распределение характеристики (distribution): Распределение вероятностей наблюдаемой характеристики, описывающее ее вероятностное поведение.

Примечание 1 - Распределение вероятностей наблюдаемой характеристики может быть представлено, например, в виде ранжированных результатов наблюдений или гистограммы, построенной по результатам наблюдений. Распределение вероятностей позволяет описать все свойства наблюдаемой характеристики за исключением последовательности, в которой получены данные.

Примечание 2 - Распределение характеристики зависит от преобладающих условий получения данных. Таким образом, для получения достоверной информации о распределении характеристики необходимо установить условия получения данных.

Примечание 3 - Важно знать вид распределения (нормальное, лог-нормальное и т.п.) до прогнозирования или оценки показателя воспроизводимости процесса, показателей его функционирования (пригодности), индексов или доли несоответствующих единиц продукции.

[3534-2:2006, пункт 2.5.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

 

геофизика
Комплекс наук, изучающих физические свойства Земли в целом и физические процессы, происходящие в её твёрдых сферах, а также в жидкой (гидросфера) и газовой (атмосфера) оболочках
[БСЭ]

геофизика
Комплекс наук, изучающих физические поля Земли и природные процессы, происходящие в литосфере, гидросфере и атмосфере.
[РД 01.120.00-КТН-228-06]

Различные геофизические науки развивались на протяжении 4 последних столетий (особенно в 19-м и 20-м) неравномерно и в некоторой изоляции одна от другой; их частные методы разнообразны, что определяется своеобразием физических характеристик и процессов в каждой из трёх указанных оболочек Земли. Отдельные геофизические дисциплины, по крайней мере некоторыми своими сторонами, смыкаются с областями геологии и географии. Понятие Г. как науки, объединяющей большую совокупность наук в определённую систему, оформилось лишь в 40—60-х гг. 20 в.

Имеются общие признаки геофизических наук. Всем им свойственна преобладающая роль наблюдения за ходом природных процессов (по сравнению с лабораторным экспериментом) для получения исходной фактической информации, а также количественная интерпретация фактов на основе общих физических законов.

В разделении геофизических дисциплин нет твёрдо установившейся терминологии. Так, наравне с традиционным термином " метеорология" для науки об атмосфере применяется ещё термин " физика атмосферы", но нередко в более ограниченном значении. В последнем случае рамки, выделяющие физику атмосферы из метеорологии, намечаются разными авторами по-разному. То же относится к соотношению между океанологией и физикой моря и пр. Большая и давно обособившаяся отрасль метеорологии — климатология, учение о климатах земного шара — чаще относится к географическим наукам. Ряд геофизических дисциплин или их разделов имеет прикладной характер.

Наиболее разработанная классификация геофизических наук положена в основу рубрикации реферативного журнала "Геофизика", согласно которой в состав Г. входят: геомагнетизм (учение о земном магнитном поле); аэрономия (учение о высших слоях атмосферы); метеорология (наука об атмосфере) с подразделением на физическую метеорологию (физику атмосферы), динамическую метеорологию (приложение гидромеханики к атмосферным процессам), синоптическую метеорологию (учение о крупномасштабных атмосферных процессах, создающих погоду, и об их прогнозе), климатологию; океанология (учение о Мировом океане, включая и физику моря); гидрология суши (учение о реках, озёрах и других водоёмах суши); г ляциология (учение о всех формах льда в природе); физика недр Земли; сейсмология (учение о землетрясениях и иных колебаниях земной коры); гравиметрия (учение о поле силы тяжести); учение о земных приливах; учение о современных движениях земной коры. Указанные науки, в свою очередь, разделяются на отдельные частные дисциплины. Некоторые из них, например климатологию и гляциологию, большей частью относят к географическим наукам. Кроме того, различаются такие прикладные геофизические науки, как разведочная и промысловая геофизика (см. Геофизические методы разведки).

Современное развитие геофизических наук стимулируется возрастающими потребностями в прогнозе состояния окружающей человека среды, в особенности погоды и гидрологического режима, в освоении природных богатств и в регулировании природных процессов. В определённой мере оно связано и с космическими исследованиями, поскольку космические корабли пролетают земную атмосферу при старте и возвращении на Землю, а искусственные спутники Земли вращаются в верхних слоях атмосферы. С технической стороны это развитие обеспечивается быстро возрастающим числом глобальных наблюдений с использованием новейших методов электроники и автоматики, машинной обработкой огромного количества результатов наблюдений и всё более широким применением математического анализа в теоретических построениях.

С. П. Хромов.

[БСЭ]

Тематики

• геология, геофизика

EN

• geophysics

1) Общая лексика: аудитория, зона действия, информация, освещение в печати, освещение по телевидению, освещение события (в печати, по радио.), охват материала, позиция (газеты и т.п.) при освещении (какого-л.) события, позиция при освещении какого-л. события (газеты), покрытие, репортаж, сообщение, телезрители, доля обследованного материала (в статистике), охват, полнота охвата, страхование, освещение

2) Компьютерная техника: покрывающая способность

3) Военный термин: прикрытие, широта охвата (напр. модели), обороняемый район, прикрываемый район

4) Техника: действие, заполнение оплёткой, зона обзора, зона обслуживания, кроющая способность, кроющий слой, метео зона наблюдения, рабочая зона (системы), сектор обзора, удельная площадь покрытия, укрывистость (краски, лака), степень покрытия (в адсорбции), перекрытие (диапазона частот)

5) Химия: оптическая плотность

6) Строительство: покрытие (напр, арматуры), кроющая способность (напр. краски)

7) Математика: доля обследованного материала

8) Метеорология: зона наблюдения

9) Юридический термин: обложение (напр. налогом), охват (напр. предметный), сумма риска, покрытая договором страхования

10) Экономика: генеральная совокупность, объект наблюдения, оплата

11) Бухгалтерия: область обследования

12) Финансы: золотое покрытие

13) Страхование: общая сумма риска, покрытая договорам страхования, объём страховой защиты, страховая защита

14) Автомобильный термин: зона действия (радио)

15) Дипломатический термин: освещение событий (в печати, по радио и т.п.)

16) Кино: съёмка

17) Лесоводство: заделка (семян)

18) Полиграфия: воспринимаемое бумагой, выкрывание, захват краски бумагой, количество краски, плотность контакта, пропечатка (изображения), кроющая способность (краски), количество краски (на оттиске), запечатка (одна из стадий взаимодействия краски и бумаги)

19) Радио: зона уверенного приёма, радиопокрытие

20) Телекоммуникации: зона, зона покрытия

21) Текстиль: застилистность, показ, ширина захвата (рабочего органа орудия), застил (ткани), застилистость (ткани)

22) Вычислительная техника: закрывать крышкой, колпак, колпачок, крышка, наносить покрытие, обложка, оболочка, охват (по объёму информации), степень компенсации (влияния неисправностей), тираж, краскоёмкость (бумаги), охват (по объему информации)

23) Нефть: вероятность восстановления работоспособности при появлении отказа (в системе с резервированием), область действия, область наблюдения, охват пласта по мощности, перекрытие (забоя ствола скважины), профилирование, охват (пласта по мощности)

24) Специальный термин: радиус слышимости (радиостанции)

25) Космонавтика: захват, зона действия связи, максимальная зона радиовидимости

26) Картография: картографируемый район, картографическая изученность, обеспеченность (картоматериалами, аэроснимками), район, обеспеченный (картоматериалами, аэроснимками)

27) Геофизика: область наблюдений, площадь, прослеживание

28) Радиолокация: обзор

29) Реклама: освещение событий (в печати, по радио)

30) Патенты: охрана, защита (патентом)

31) Деловая лексика: зона обследования, зона переписи, обеспечение, общая сумма риска, покрытая договором страхования

32) SAP. объём работ, страховое покрытие

33) Бурение: дальность действия, распространение

34) Нефтегазовая техника поражение

35) Сетевые технологии: радиус доступа

36) ЕБРР: зона действия (сети; в подвижной телефонии)

37) Полимеры: площадь контакта, удельная площадь покрытия (краской данного объёма)

38) Автоматика: покрытие (процесс и материал покрытия)

39) Кабельные производство: плотность оплётки

40) юр.Н.П. страховая сумма, страховка

41) Химическое оружие: охват общественности

42) Макаров: запашка, окучивание, покров, степень покрытия, укрывка, кроющая способность (краски, лака), рабочая зона (напр. радионавигационной системы), оптическая плотность (негатива, позитива)

1) Общая лексика: брать образчик, брать образчик или пробу, брать пробу, взять образчик, взять образчик или пробу, взять пробу, выборочная совокупность, замер, импульс, испытать, модель, образец, образчик, отбирать образцы, отобрать образцы, попробовать, порция, проба, пробный, пробовать, производить выбор, служащий образцом, собирать образцы, типовой, шаблон, экземпляр, эталон, эталонный, пример (образец, экземпляр), испытывать, отбирать, отведать (We sampled some Dungeness crab risotto and fried bananas with rum gelee.), попробовать кусочек (Would you like a sample?), попробовать немного (try some food), пробоотборный

2) Геология: особь

3) Морской термин: проба (воды, грунта)

4) Медицина: ограниченный ряд наблюдений, производить выборку, взять образец на анализ

5) Военный термин: стандарт

6) Техника: брать замеры, взять пробы, выбор, дискретизировать, навеска, отбирать пробные оттиски, отбирать пробы, проводить дискретизацию, производить отсчёт, собрать образцы, статистическая выборка, стробировать, подвергать дискретизации (аналоговый сигнал), квантовать (по времени), отсчёт (при квантовании величины по времени)

7) Сельское хозяйство: культура( растения)

8) Математика: выборка, выборный, переписать, переписывать, потерять, представитель, примерный, проследить, просматривать, просмотреть, реализация (временного ряда), статистика

9) Юридический термин: отбирать образцы или пробы

10) Экономика: выборочный, объём выборки, численность выборки

11) Автомобильный термин: взятая на испытание, отбирать пробные образцы

12) Лесоводство: опыт, опытный участок

13) Музыка: образцовый, сэмпл

14) Полиграфия: отбирать образцы (напр. пробные оттиски), отбирать пробы (напр. пробные оттиски), пробный оттиск

15) Телекоммуникации: выбирать

16) Текстиль: отрезать образец

17) Вычислительная техника: замерять, опрашивать

18) Нефть: керн, опробовать, отбирать пробу или образец

19) Иммунология: препарат

20) Космонавтика: посылка

21) Машиностроение: выкройка, узор

22) Метрология: измерение, измерять

23) Экология: брать образец

24) Сейсмология: квант, отсчёт

25) Деловая лексика: брать пробы, выборочная партия, образец товара

26) Бурение: отбирать образец

27) Микроэлектроника: проводить выборку, проводить выборочные испытания, производить образцы

28) Автоматика: единичный замер, квантовать во времени

29) Контроль качества: производить анализ

30) Робототехника: дискрета, производить замеры, (дискретный) отсчёт (непрерывного сигнала)

31) Кабельные производство: выборка (результат)

32) Макаров: отбирать пробу, проводить анализ, шаг, опрос (датчика), пробовать (на вкус, запах и т.п.), дискретизировать (непрерывную величину), керн (образец горной породы, извлекаемый при бурении), проба (образец; часть от целого)

33) Безопасность: дискретное значение (сигнала)

34) SAP.тех. ряд измерений

35) Косметология: пробник

36) Общая лексика: выборочный rule with replacement выборка с возвращением

[ˈdeɪtə]

absolute data вчт. абсолютные данные accept data вчт. принимать данные access data вчт. путевое имя данных actual data вчт. реальные данные adjusted data вчт. скорректированные данные aggregated data вчт. агрегированные данные aggregated data вчт. укрупненные данные alphabetic data вчт. буквенные данные alphanumeric data вчт. буквенно-цифровые данные alphanumeric data вчт. текстовые данные analog data вчт. алалоговые данные analog-digital data вчт. алалогово-цифровые данные anomalous data вчт. неверные данные area data зональные данные arrayed data вчт. массив данных arrayed data вчт. упорядоченные данные automated data processing вчт. автоматическая обработка данных automatic data processing вчт. автоматическая обработка данных processing: data обработка; automatic data processing автоматическая обработка данных automatic data processing system вчт. система автоматической обработки данных available data вчт. доступные данные bad data вчт. неправильные данные biased data вчт. неравномерно распределенные данныые binary data вчт. двоичные данные biographical data биографические данные bipolar-valued data вчт. данные обоих знаков bit string data вчт. битовые строки blocked data вчт. блок данных blocked data вчт. сблокированные данные boolean data вчт. булевские данные built-in data вчт. встроенные данные business data вчт. деловая информация canned data вчт. искусственные данные chain data вчт. цепочка данных character string data вчт. строки символов cipher data вчт. зашифрованные данные classified data вчт. сгруппированные данные clean data вчт. достоверные данные clear data вчт. незашифрованные данные coded data вчт. незакодированные данные collect data собирать данные common data вчт. общие данные compacted data вчт. уплотненные дданные compatible data вчт. совместимые данные comprehensive data вчт. исчерпывающие данные comprehensive data вчт. полные данные computer usage data данные по использованию ЭВМ confidential data вчт. секретные данные constitutional data вчт. структированные данные constructed data вчт. исскуственные данные contiguous data вчт. сопутствующие данные continuous data вчт. аналоговые данные control data вчт. управляющие данные coordinate data вчт. координатные данные correction data вчт. поправочные данные critical data вчт. критические данные critical data вчт. критическое значение данных cross-section data вчт. структурные данные cumulative data вчт. накопленные данные current data вчт. текущие данные data pl от datum data pl данные; факты; сведения data вчт. данные data данные data pl информация data вчт. информация data информация data сведения data факты data aligner вчт. блок перегруппировки данных data control block вчт. блок управления данными data set control block вчт. блок управления набором данных data pl от datum datum: datum (pl data) данная величина, исходный факт data вчт. единица информации data характеристика data вчт. элемент данных debugging data вчт. отладочная информациия decimal data вчт. десятичные данные derived data вчт. выводимые данные descriptive data вчт. описательные данные digital data вчт. цифровые данные digitized data вчт. оцифрованные данные direct data set вчт. прямой набор данных disembodied data вчт. разрозненные данные dispersed data вчт. распределенные данные distributed data base вчт. распределенная база данных, РБД distributed data processing вчт. распределенная обработка данных processing: distributed data data вчт. рассредоточенная обработка информации documentary data вчт. распределенная информация downloaded data вчт. загружаемые данные dummy data set вчт. набор фиктивных данных encoded data вчт. кодированные данные encrypted data вчт. зашифрованные данные engineering data вчт. технические данные error data вчт. информация об ошибках evaluation data вчт. оценочные данные event data вчт. данные о событиях external data внешние данные false data вчт. ложные данные fictive data вчт. фиктивные данные field data вчт. эксплуатационные данные field-performance data вчт. эксплуатационая характеристика file data вчт. данные из файла file data вчт. описание файла filed data вчт. картотечные данные flagged data вчт. снабженные признаками данные formatted data вчт. форматированные данные graphic data вчт. графические данные hard disk data вчт. данные на жестком диске hierarchical data base вчт. база иерархических данных historical data вчт. данные о протекании процесса housekeeping data вчт. служебные данные identification data идентифицирующие данные image data вчт. видеоданные immediate data вчт. непосредственно получаемые данные imperfect data вчт. неполные данные improper data вчт. неподходящие данные impure data вчт. изменяемые данныые incoming data вчт. поступающие данные incomplete data вчт. неполные данные indexed data вчт. индексируемые данные indicative data вчт. индикационные данные indicative data вчт. характеристические данные initial data вчт. исходные данные input data вчт. входные данные input data вчт. исходные данные integated data вчт. сгруппированные данные integer data вчт. целочисленные данные integrated data вчт. сгруппированные данные interactive data вчт. данные взаимодействия intermediate data вчт. промежуточные данные intersection data вчт. данные пресечения invalid data недостоверные данные invisible data вчт. невидимая информация job data вчт. характеристика работы label data вчт. данные типа метки language data вчт. языковые данные lawful data разрешенные данные line data вчт. строковые данные loaded data base вчт. заполненная база данных locked data вчт. защищенные данные logged data вчт. регистрируемые данные logical data вчт. логические данные lost data вчт. потерянные данные low-activity data вчт. редкоиспользуемые данные machine-readable data вчт. машиночитаемые данные management data вчт. управленческая информация mass data вчт. массовые данные master data вчт. основные данные master data вчт. эталонные данные meaning data вчт. значащая информация meaningless data вчт. незначащие данные meta data вчт. метаинформация misleading data вчт. дезориентирующие данные missing data вчт. недостаточные данные missing data вчт. недостающие данные missing data вчт. потерянные данные multiple data вчт. многокомпонентные данные n-bit data вчт. n-разрядные двоичные данные non-numeric data вчт. нечисловые данные nonformatted data вчт. неформатированные данные normal data вчт. обычные данные null data вчт. отсутствие данных numeric data числовые данные numerical data вчт. числовые данные observed data вчт. данные наблюдений on-line data вчт. данные в памяти on-line data вчт. оперативные данные operational data вчт. рабочие данные original statistical data исходные статистические данные outgoing data вчт. выходные данные outgoing data вчт. исходящие данные output data вчт. выходные данные output data выходные данные packed data вчт. упакованные данные passing data вчт. пересылка данных personal data анкетные данные personal data личные данные pooled data вчт. совокупность данных poor data вчт. скудные данные primary data вчт. первичные данные private data вчт. закрытые данные problem data вчт. данные задачи problem data вчт. проблемные данные production data данные о выпуске продукции production data показатели хода производственного процесса production data технологические показатели public data вчт. общедоступные данные public data вчт. общие данные punched data вчт. отперфорированные данные pure data вчт. неизменяемые данные random test data случайные тестовые данные ranked data вчт. ранжированные данные ranked data вчт. упорядоченные данные rating data вчт. оценочные данные raw data вчт. необработанные данные raw data необработанные данные recovery data вчт. восстановительные данные reduced data вчт. сжатые данные reference data вчт. справочные данные refined data вчт. уточненные данные rejected data вчт. отвергаемые данные relative data вчт. относительные данные relevant data вчт. релевантные данные reliability data вчт. данные о надежности reliable data вчт. надежная информация representative data вчт. представительные данные restricted data вчт. защищенные данные run data вчт. параметр прогона run data вчт. параметры прогона sample data вчт. выборочные данные sampled data вчт. выборочные данные sampled data вчт. дискретные данные schedule data вчт. запланированные данные scratch data вчт. промежуточные данные secondary data вчт. вторичные данные sensitive data вчт. уязвимые данные serial data вчт. последовательные данные service data block вчт. блок служебных данных shareable data вчт. общие данные simulation data вчт. данные моделирования smoothed data вчт. сглаженные данные socio-economic data социально-экономические данные source data вчт. данные источника specified data вчт. детализированные данные sring data вчт. хранимый ток stale data вчт. устаревшие данные stand-alone data вчт. автономные данные stand-alone data вчт. одиночные данные starting data вчт. исходные данные starting data вчт. начальные данные statistical data статистические данные status data вчт. данные о состоянии stored data вчт. запоминаемые данные string data вчт. строковые данные structured data вчт. структурированные данные suspect data вчт. подозрительные данные synthetic data вчт. исскуственные данные system control data системное управление информацией system output data вчт. данные системного вывода tabular data вчт. табличные данные tabulated data вчт. табличные данные task data вчт. данные задачи test data вчт. данные испытаний test data вчт. контрольные данные test data вчт. тестовые данные time-series data вчт. данные временного ряда tooling data вчт. технологические данные transaction data вчт. данные сообщение transaction data вчт. параметры транзакции transcriptive data вчт. преобразуемые данные transient data вчт. транзитные данные transparent data вчт. прозрачные данные trouble-shooting data вчт. данные о неисправностях true data вчт. достоверные данные uncompatible data вчт. несовместимые данные unformatted data вчт. неформатированные данные ungrouped data вчт. несгруппированные данные unpacked data вчт. неупакованные данные unpacked data вчт. распакованные данные untagged data вчт. непомеченные данные updatable data вчт. обновляемые данные user data вчт. пользовательские данные valid data вчт. достоверные данные valid data достоверные данные variable data вчт. переменные данные video data визуальная информация virtual data вчт. виртуальные данные warrantly data вчт. данные приемочных испытаний warranty data вчт. сведения о гарантиях zero data вчт. нулевые данные

set 1. ряд; серия; набор; 2. биом. множество, совокупность; 3. кладка (яиц); 4. сажать; 5. завязываться (о плодах или семенах); 6. делать стойку (о собаке)

set of observations множество наблюдений

set of samples серия образцов; серия проб

to set out высаживать

to set up восстанавливать силы, оживлять

chromosome set хромосомный набор

control set контрольная группа

critical set биом. критическое множество

critical set критическое множество (стат.)

diploid chromosome set диплоидный хромосомный набор

haploid chromosome set гаплоидный хромосомный набор

preparatory set установочная реакция

 

агрометеорологическая сеть
Совокупность пунктов наблюдений станций и постов, ведущих агрометеорологические наблюдения.
[ ГОСТ 17713-89]

Тематики

• сельскохозяйственная метеорология

EN

• agrometeorologicall network

DE

• agrometeorologisches Netz

FR

• réseau de météorologie agricole

 

гравиметрическая съемка
магнитная съемка
Совокупность гравиметрических (магнитных) наблюдений и определений координат и высот для изучения поверхностного или пространственного распределения поля силы тяжести (геомагнитного поля).
[ ГОСТ 24284-80]

гравиметрическая съемка
Проведение измерений силы тяжести на гравиметрических пунктах, расположенных в данной местности, и определение координат и высот этих пунктов.
[ ГОСТ Р 52334-2005]

гравиметрическая съемка
Технологический процесс, заключающийся в проведении комплекса гравиметрических работ, выполняемых для детального изучения гравитационного поля Земли в данном районе
Примечание
Различают следующие виды гравиметрической съемки: наземная; морская, в том числе ледовая и донная; аэросъемка.
[ОСТ 68-13-99]

Тематики

• геодезия
• гравиразведка и магниторазведка

Обобщающие термины

• геодезическое производство
• измерения
• основные геодезические работы

Синонимы

• магнитная съемка

EN

• gravity survey

DE

• Gravimeteraufnahme

FR

• levé gravimétrique

 

относительное измерение (силы) тяжести (гравиразведка)
Измерение, при котором определяется разность значений силы тяжести между двумя гравиметрическими пунктами.
[ ГОСТ Р 52334-2005 ]

Тематики

• гравиразведка и магниторазведка

EN

• gravity survey

DE

• Gravimeteraufnahme

FR

• levé gravimétrique

 

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

 

многомерное векторное пространство
n-мерное векторное пространство
Пространство, имеющее n измерений (размерностью n). Обычно этот термин применяется к пространству размерностью более трех. При n = ? имеем бесконечномерное пространство. Простейшее векторное пространство называется евклидовым по аналогии с обычным трехмерным евклидовым пространством, изучаемым в геометрии. Все пространства, упоминаемые в нашем словаре, являются евклидовыми n-мерными пространствами, обозначаются Еn или Еn. (См. Вектор, Векторное (линейное) пространство, Базис векторного пространства).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• n-мерное векторное пространство

EN

• multidimensional
• vector space

 

многомерный статистический анализ
«раздел математической статистики, посвященный математическим методам построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки данных, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначеннным для получения научных и практических выводов»[1]. Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие математико-статисти­чес­кие методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятностном характере исследуемых зависмостей (см. Прикладная статистика). В частности, дискриминантный анализ предназначен для решения задач, связанных с разделением совокупностей наблюдений (элементарных данных). Если у исследователя имеется по одной выборке из каждой неизвестной ему генеральной совокупности (такую выборку назвают «обучаю­щей«), то с помощью методов дискриминантного анализа удается приписать некоторый новый элемент (наблюдение x) к своей генеральной совокупности. Кластер-анализ (от слова кластер) позволяет разбивать исследуемую совокупность элементов (координаты которых известны) таким образом, чтобы элементы одного класса находились на небольшом расстоянии друг от друга, в то время как разные классы были бы на достаточном удалении друг от друга и не разбивались бы на столь же взаимоудаленные части. Применяются также модели многомерных экономически рядов. Методы многомерного анализа сложны с вычислительной точки зрения и потому реализуются, как правило, на компьютерах, для которых созданы необходимые типовые программы. [1] Математическая энциклопедия, т. 3. 1982.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• multidimensional
• multivariate statistical analysis

 

многомерный статистический анализ
«раздел математической статистики, посвященный математическим методам построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки данных, направленным на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака и предназначеннным для получения научных и практических выводов»[1]. Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие математико-статисти­чес­кие методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятностном характере исследуемых зависмостей (см. Прикладная статистика). В частности, дискриминантный анализ предназначен для решения задач, связанных с разделением совокупностей наблюдений (элементарных данных). Если у исследователя имеется по одной выборке из каждой неизвестной ему генеральной совокупности (такую выборку назвают «обучаю­щей«), то с помощью методов дискриминантного анализа удается приписать некоторый новый элемент (наблюдение x) к своей генеральной совокупности. Кластер-анализ (от слова кластер) позволяет разбивать исследуемую совокупность элементов (координаты которых известны) таким образом, чтобы элементы одного класса находились на небольшом расстоянии друг от друга, в то время как разные классы были бы на достаточном удалении друг от друга и не разбивались бы на столь же взаимоудаленные части. Применяются также модели многомерных экономически рядов. Методы многомерного анализа сложны с вычислительной точки зрения и потому реализуются, как правило, на компьютерах, для которых созданы необходимые типовые программы. [1] Математическая энциклопедия, т. 3. 1982.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• multidimensional
• multivariate statistical analysis