Вот наткнулся на статью.
http://dgp.stroi.ru/d916dr298579m325.html
Выпущено ли уже СТО о котором речь идет в статье?
Может ли кто-нибудь поделиться литературой или конкретными методиками по теме (из списка литературы у меня есть только книги Райзера и Гумбеля - но это слишком общее).

[Om81]

Сообщение от novinkov 1. Читать всем апологетам распределения Гумбеля.

А Гумбель - это который все думает, быть или не быть?..
=)

[novinkov]

"Быть или не быть " - это Гоблин, а гумбель - это поисковая система в интернете :)

[Кулик Алексей aka kpblc]

Я тихо фигею от уровня образованности...

[DTab]

Сообщение от The_Mercy_Seat Сообщение от novinkov Еще одна статья (ПГС, 2007, №2) о нормировании снеговых нагрузок. Статья IMHO довольно сырая. Авторы на ходу выдумывают какие то свои статистические методы, вместо того чтобы пользоваться разработанными теориями. Притом рассуждают о какой то сверхточности своего метода не утруждая вообще никакими докозательствами. Суть предлагаемого метода сводится к следующему - берем последние несколько точек и экстраполируем по ним максимальное значение, которое по их мнению существует для определенной местности (что очевидная ерунда). Ну в следующем году выпадет больше снега - соответственно будет новая кривая, причем заранее неизвестно какое значение и с какой вероятностью она даст. Я не понял - причем тут метод наименьших квадратов? Он же обоснован только для данных с нормально-распределенными отклонениями, а с чего они тут нормально-распределенные. Хотя конечно и распределение Гумбеля уязвимо с точки зрения обоснования снега, т.к. не для всех станций подтверждается. Но уж если и критиковать какие то существующие методы то с точки зрения статистики а не "попадания" пальцем куда-либо. Например подойти так: все годовые максимумы-максимов суть резко выделяющиеся от основной массы значений величины и должны отсеиваться и доказать это большим числом экспериментальных данных.

Кроме Гумбеля не плохую сходимость дает логнормальный закон распределения. Для оценки - за кретерий согласия можно исползовать хи-квадрат (критерий Пирсона). Он-то и покажет с какой вероятностью теоретическое распределение подходит к опытному.

Сообщение от DTab Кроме Гумбеля не плохую сходимость дает логнормальный закон распределения. Для оценки - за кретерий согласия можно исползовать хи-квадрат (критерий Пирсона). Он-то и покажет с какой вероятностью теоретическое распределение подходит к опытному.

Да можно Пирсона, можно Колмогорова, можно (менее мощные) критерии непараметрической статистики. Но в любом случае критерий математической статистики а не "визульного оценивания" "того что пока было".
я так скажу, что тезисы первой ЦНИИПСКовской статьи мне кажутся гораздо более обоснованными чем последней. Но и та и другая вообще говоря опубликована в порядке научной дискуссии. Возможно если последнюю переработает математик то по крайней мере появится предмет спора.

[DTab]

Вообще говоря - если вероятность превышения снеговой нагрузки очень велика - это еще не значит, что вероятность отказа строительной конструкции будет такой-же или пропорциональной.

[Om81]

Ну правильно, получаем перемножение вероятностей - типа 0.01х0.01= 0.01%, что дом рухнет ))

[DTab]

кстате об этой статье. Там прозвучала сильно обрезанная цитата :-"Весьма показательным и наглядным является сравнение нормативных значений снеговых нагрузок на границе СССР и ПНР. В СССР соответствующее значение равняется 500 Па, а в ПНР 900-1100 Па".
Буквально следуещее предложение (без комментариев): - " Сравнение с многими странами показало, что в СССР снеговая нагрузка нормируется с наибольшей вероятностью превышения. Поэтому мы полагаем, что в настоящее время нет оснований для уменьшения снеговых нагрузок в СНиП (хотя такие соображения иногда высказываются). " /конец цитаты/ стр.90 Раизер В. Д. Методы теории надежности в задачах нормирования расчетных параметров строительных конструкций. М.: Стройиздат, 1986.

[DTab]

Сообщение от Om81 Ну правильно, получаем перемножение вероятностей - типа 0.01х0.01= 0.01%, что дом рухнет ))

а вот и не так - вероятность не разрушения в данном случае получается совсем не путем перемножения вероятностей не отказа на вероятность превышения одной из нагрузок.