Автомобили и тракторы. Основы эргономики и дизайна. Степанов И.С - 9 стр.

UptoLike

9
ской характеристики несколько больше) и т.д. Пятидесятый перцентиль
при нормальном законе распределения соответствует средней арифметиче-
ской величине (математическому ожиданию, моде, медиане).
Порядок определения антропометрических характеристик поясним
на примере (все числа и понятия в данном примереусловные).
Предположим, требуется определить антропометрическую характе-
ристику «рост» для студентов какого-либо факультета института. Произ-
водим измерения роста всех студентов факультета, которых оказалось 620
человек. В результате получается некоторый массив из 620 случайных чи-
сел. Самый маленький рост (145 см) имеет только одна студентка, самый
большой – 195 смтакже только один студент. Начинаем строить график
распределения случайной величины «рост» (см. рис. 1.2).
На оси абсцисс в каком-либо масштабе откладываем размер 145, и на
этой отметке вверх откладываем ординату, соответствующую (также в вы-
бранном масштабе) единице, поскольку получен только один размер 145
см. Затем, отступя вправо по оси абсцисс на величину, равную 1/100 от
диапазона изменения измеренных значений роста (от 145 до 195 см), от-
кладываем вверх ординату, соответствующую росту 146 см. Предположим,
таких замеров получилось 3, и, соответственно, откладываем вверх орди-
нату, соответствующую числу 3. Продолжая построения, получим столб-
чатую диаграмму, изображающую реальное распределение роста студен-
тов в нашем эксперименте. Фрагмент этой диаграммы показан в левой час-
ти графика. Замечаем, что количество одинаковых значений роста (с вы-
Рис. 1.2. Построение кривой распределения значений
антропометрической характеристики
ской характеристики несколько больше) и т.д. Пятидесятый перцентиль
при нормальном законе распределения соответствует средней арифметиче-
ской величине (математическому ожиданию, моде, медиане).
      Порядок определения антропометрических характеристик поясним
на примере (все числа и понятия в данном примере – условные).
      Предположим, требуется определить антропометрическую характе-
ристику «рост» для студентов какого-либо факультета института. Произ-
водим измерения роста всех студентов факультета, которых оказалось 620
человек. В результате получается некоторый массив из 620 случайных чи-
сел. Самый маленький рост (145 см) имеет только одна студентка, самый
большой – 195 см – также только один студент. Начинаем строить график
распределения случайной величины «рост» (см. рис. 1.2).




          Рис. 1.2. Построение кривой распределения значений
                   антропометрической характеристики
      На оси абсцисс в каком-либо масштабе откладываем размер 145, и на
этой отметке вверх откладываем ординату, соответствующую (также в вы-
бранном масштабе) единице, поскольку получен только один размер 145
см. Затем, отступя вправо по оси абсцисс на величину, равную 1/100 от
диапазона изменения измеренных значений роста (от 145 до 195 см), от-
кладываем вверх ординату, соответствующую росту 146 см. Предположим,
таких замеров получилось 3, и, соответственно, откладываем вверх орди-
нату, соответствующую числу 3. Продолжая построения, получим столб-
чатую диаграмму, изображающую реальное распределение роста студен-
тов в нашем эксперименте. Фрагмент этой диаграммы показан в левой час-
ти графика. Замечаем, что количество одинаковых значений роста (с вы-

                                                                     9