- •1 Метод контрольних меж
- •1.1 Теоретичні відомості
- •1.1.1 Загальні відомості
- •1.1.2 Коротка історична довідка
- •1.1.3 Невизначеність при проведенні експерименту
- •1.1.4 Стандартна невизначеність при проведенні експерименту
- •1.1.5 Аналіз результатів повторних спостережень
- •1.1.6 Перевірка гіпотези про вид закону розподілу результатів
- •1.1.7 Методи перевірки гіпотез про вид закону розподілу
- •1.1.7.1 Критерій 2 Пірсона.
- •1.1.7.2 Складений критерій
- •1.1.7.3 Обробка результатів кількох серій вимірювань
- •1.1.8 Вимірювання невипадкових величин та їх реалізацій Призначення контрольних меж. Рівноточні виміри постійної величини
- •1.1.9 Статистична характеристика якості продукції
- •1.1.10 Статистичний контроль якості продукції
- •1.1.11 Техніка контрольних карт
- •1.1.12 Форма контрольної карти типу "середнє-размах"
- •2 Однофакторний дисперсійний аналіз
- •2.1 Теоретичні відомості
- •2.1.1 Постановка задачі
- •2.1.2 Постановка задачі в загальному вигляді
- •Припущення, на яких базується дисперсійний аналіз
- •2.1.4 Ідея дисперсійного аналізу
- •Однофакторний аналіз
- •2.1.6 Розкладання сум квадратів
- •2.1.7 Оцінка дисперсій
- •2.1.8 Оцінка впливу фактора
- •2.1.9 Випадок нерівнокількісних спостережень
- •5) Співвідношення для сум (2.34)
- •2.1.10 Розрахункові формули для суми
- •3 Багатофакторний дисперсійний аналіз
- •3.1 Теоретичні відомості
- •3.1.1 Постановка задачі
- •3.1.2 Розклад сум квадратів
- •3.1.3 Оцінка дисперсій
- •3.1.4. Оцінка впливу факторів
- •3.1.5 Розрахункові формули для сум
- •3.1.6. Опорна стрижнева порцелянова ізоляція
- •4.1 Теоретичні відомості
- •4.2 Багатофакторний експеримент
- •4.2.1 Вибір моделі
- •4.2.2 Повний факторний експеримент
- •4.2.3 Дробовий факторний експеримент
- •4.2.4 Проведення експерименту і обробка його результатів
- •4.2.5 Прийняття рішень
- •4.2.6 Випробування при підвищених і граничних навантаженнях
- •5 Лабораторна робота № 1
- •5.2 Хід роботи
- •5.3 Приклад виконання завдання
- •5.3.1 Завдання
- •5.3.2 Рішення задачі
- •5.4 Варіанти завдань
- •1.5 Контрольні питання
- •6 Лабораторна робота № 2 однофакторний дисперсійний аналіз
- •6.2 Хід роботи
- •6.3 Приклад виконання завдання
- •6.3.1 Завдання
- •6.3.2 Рішення задачі
- •6.4 Варіанти завдань
- •7 Лабораторна робота № 3 багатофакторний дисперсійний аналіз
- •7.2 Хід роботи
- •7.3 Приклад виконання завдання
- •7.3.1 Завдання
- •7.3.2 Рішення задачі
- •Д вофакторний аналіз
- •7.4 Варіанти завдань
- •8 Лабораторна робота № 4
- •8.2 Теоретичні відомості
- •8.3 Хід роботи
- •8.4 Контрольний приклад
- •8.4.1 Домашня підготовка
- •8.4.2 Робота в лабораторії
- •8.5 Формули для розрахунку
- •8.6 Варіанти завдань
- •8.7 Контрольні питання
- •Література
- •Основи теорії планування експерименту
- •21021, М. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95 , внту
- •21021, М. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95 , внту
8.4.2 Робота в лабораторії
Запускаємо програму D_optimal і у відповідні вікна вписуємо значення згідно з варіантом, наприклад Х1 = 50, Х2 = 50, Х1 =30, Х2 =30, b0=1, b1=-3, b2=2, b11=3, b12=4, b22=-3, , (рисунок 8.4) і натискаємо "далі".
Рисунок 8.4 - Вікно програми D_optimal
Після натискання клавіші "далі" програма висвічує "вікно", в якому є пораховані значення з таблиці 8.1. Знайдені значення y і виглядають так:
де і – теоретичне значення функції,
yі – експериментальне значення функції.
3. Отримані експериментальні і теоретичні значення функції підставляємо у формулу Бесселя і знаходимо :
При ймовірності Р=0,952 .
Знайдені значення підставляємо у формулу :
.
4. Знаходимо це або приблизне значення в таблиці 8.1. При цьому пам’ятаємо, що таких значень може бути декілька.
5. Шукане число знаходиться між 13-им і 14-им, 15-им і 16-им, 21-им і
22-им, 25-им і 26-им експериментами. Нам потрібно вибрати відповідно 14-ий, 16-ий, 22-ий, 26-ий експерименти.
6. Оскільки в нас декілька варіантів експериментів то перевіряємо умову
Для першого випадку коли =1,717 → ,
коли =1,762 → ,
коли =2,174 → ,
коли =2,277 → .
Умова виконується у всіх випадках, отже, можна зупинитися на 14-му експерименті.
7. Визначаємо коефіцієнтів. Для цього треба заповнити елементи матриці С. Вони знаходяться за формулами (8.26), (8.27), де і - елементи матриці F.
Знаходимо реальні значення у за формулою (8.24) підставляючи значення х, який приймає значення 20, 50, 80.
За цією ж формулою знаходимо у. Для цього замість значень аргументів х підставляємо значення -1, 0, 1, які відповідають 20, 50, 80 (це 5030).
З а допомогою програми знаходимо експериментальні значення у: ,
Після цього знаходимо експериментальні значення у за допомогою пропорції. Емпіричному у1=1 відповідає дійсне у1=9951. Записуємо пропорцію
1 10846,6
y1 9951.
Знаходимо
Ці значення у підставляємо у формулу (8.28) для знаходження .
α11 = 0,917·1 + 1,098·1 + 6,481·1 + 0·1 + 4,166·1 + 2,197·1 – 4,21·1 – 7,692·1 +
+ 6,666·1 – 7,692·1+4,166·1+6,666·1+2,197·1+0,917·1=15,877;
α21 = 0,917·0 + 1,098·1 – 6,481·1 + 0·0 + 4,166·1 – 2,197·1 – 4,21·0 – 7,692·1 –
– 6,666·1 – 7,692·1 + 4,166·1 – 6,666·1 – 2,197·1 + 0,917·0 = –30,161; …
С11 = 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 + 12 = 14;
С12 = С21 = 0·1 + 1·1 – 1·1 + 0·1 + 1·1 – 1·1 + 0·1 + 1·1 – 1·1 + 1·1 + 1·1 – 1·1 – –1·1 + 1·0 = 0;
С22 = 02 + 12 + (–1)2 + 02 + 12 + (–1)2 + 02 + 12 + (–1)2 + 12 + 12 + (–1)2 + (–1)2 +
+ 02 = 10; …
Матриця С матиме вигляд:
, .
З цих матриць складаємо систему рівнянь:
.
Звідси: , , , , ,
.
Як бачимо: b0=1, b1=-3, b2=2, b11=3, b12=4, b22=-3. Тому:
Δ b0= b0 -β0=1-0,742=0,258, γ0= (Δ b0 / b0)·100%=0,258/1·100%=25,8%,
Δ b1= b1 - β1 = -3+3,016=0,016, γ1= (Δ b1 / b1)·100%=0,016/(-3)·100%=0,5%,
Δ b2= b2-β2=2 - 1,899=0,101, γ2= (Δ b2 / b2)·100%=0,101/2·100%=5%,
Δ b11= b11-β11=3 - 3,221= - 0,221, γ11= (Δ b11 / b11)·100%=-0,221/3·100%=7,3%,
Δ b12= b12-β12=4 – 4,082= -0,082, γ12= (Δ b12 / b12)·100%= -0,082/4·100%=2%,
Δ b22= b22-β22=-3+2,673=-0,327, γ22= (Δ b22 / b22)·100%= -0,327/(-3)·100%=10%.
Найбільша похибка отримана при розрахунку β0.