OBRABOTKAMETALLOV Vol. 28 No. 1 2026 71 TECHNOLOGY Т а б л и ц а 4 Ta b l e 4 Матрица минимального объема выборки по коэффициентам корреляции параметров шероховатости Matrix of minimum required sample sizes calculated from Pearson’s correlation coeffi cients for roughness parameters Ra Rq Rz Rp Rt Rc Rv Rsm Rsk Rku Ra * 11 11 11 11 11 11 12 218 27 Rq 16 * 11 11 11 11 11 12 199 27 Rz 16 16 * 11 11 11 11 12 169 28 Rp 16 16 16 * 12 11 11 13 730 33 Rt 16 16 16 17 * 11 11 12 57 25 Rc 16 16 16 16 16 * 11 12 169 27 Rv 16 16 16 16 16 16 * 12 169 28 Rsm 17 17 17 18 17 17 17 * 73 17 Rsk 308 282 239 1034 81 239 239 104 * 33 Rku 38 38 39 46 35 38 39 23 46 * * Над диагональю α = 0,05; под диагональю α = 0,01. * Values above the diagonal are for signifi cance level α = 0.05; values below the diagonal are for α = 0.01. быть завышены из-за влияния отдельных точек (рис. 1). По мере увеличения количества данных наблюдается тенденция к снижению математического ожидания (М) параметров Ra и Rz. Это связано с тем, что добавление новых измерений сглаживает влияние выбросов и формирует более репрезентативное представление о структуре поверхности. Однако оценка устойчивости отдельных параметров по мере роста выборки требует не только анализа их средних значений, Рис. 1. Распределение параметров шероховатости Ra и Rz Fig. 1. Distribution of the surface roughness parameters Ra and Rz но и проверки взаимосвязей между ними при статистически достаточном объеме данных. С этой целью была рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции Пирсона (табл. 5), что соответствует ранее установленному минимальному количеству наблюдений для формирования достоверных оценок. Полученные значения позволяют оценить степень линейной зависимости между параметрами шероховатости и подтвердить устойчивость выявленных связей при необходимом объеме выборки.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1