
- •Основи теорії планування експерименту
- •1 Лабораторна робота № 1 метод контрольних меж
- •1.1 Теоретичні відомості
- •1.1.1 Загальні відомості
- •1.1.2 Коротка історична довідка
- •1.1.3 Невизначеність вимірів
- •1.1.4 Стандартна невизначеність
- •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 постійного 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"
- •1.2 Хід роботи
- •1.3 Приклад виконання завдання
- •1.3.1 Завдання
- •1.3.2 Рішення задачі
- •1.4 Варіанти завдань
- •1.5 Контрольні питання
- •2 Лабораторна робота № 2 однофакторний дисперсійний аналіз
- •2.1 Теоретичний опис роботи
- •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
- •2.1.10 Розрахункові формули для суми
- •2.2 Хід роботи
- •2.3 Приклад виконання завдання
- •2.3.1 Завдання
- •2.3.2 Рішення задачі
- •2.4 Варіанти завдань
- •3 Лабораторна робота № 3 багатофакторний дисперсійний аналіз
- •3.1 Теоретичний опис роботи
- •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 парцелянова ізоляція
- •3.2 Хід роботи
- •3.3 Приклад виконання завдання
- •3.3.1 Завдання
- •3.3.2 Рішення задачі
- •3.4 Варіанти завдань
- •4 Лабораторна робота № 4
- •4.1 Теоретичні відомості
- •4.2 Хід роботи
- •4.3 Формули для розрахунку
- •Література
- •Основи науково-дослідної роботи
- •21021, М. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95 , внту
- •21021, М. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95 , внту
2.1.2 Постановка задачі в загальному вигляді
Дано:
а) вихідний параметр y може залежати (з фізичних міркувань) від n незалежних факторів x1, x2, ..., xi, ..., xn, що не мають кількісного опису, і їхніх парних взаємодій (використовуємо єдине позначення для змінних керованих x, некерованих z, неконтрольованих w);
б) кожен фактор x може варіюватися на u1 рівнях;
в) повний факторний експеримент складається з N = u1 u2 ... ui ... un серій незалежних спостережень по числу всіх можливих сполучень (які не повторюються) рівнів n факторів;
г) будь-яка j-а серія містить mj спостережень yj1, yj2, ..., yjl, ..., yjmj дослідів, які дублюються.
Потрібно: визначити, якою мірою істотно на фоні випадкових погрішностей вплив того або іншого фактора xi або комбінації (взаємодії) таких факторів на вихідний параметр y, провести порівняння з іншими факторами і виділити найбільш важливі.
Припущення, на яких базується дисперсійний аналіз
Припущення 1. Величина у - нормально розподілена випадкова
величина з центром розподілу
і
з дисперсією
.
Це вимоги стаціонарності зміни випадкової величини у. Таким чином, фактори визначають величину у лише в середньому, залишаючи простір для випадкових помилок спостережень, які підпорядковуються нормальному закону.
Припущення
2. Дисперсія одиничного спостереження
,
обумовлена випадковими помилками,
постійна в усіх дослідженнях і не
залежить від
,
тобто дисперсії
будуть дорівнювати одна одній при j
= 1,2…,N,
а їх вибіркові оцінки
будуть однорідні - це умова відтворення
дослідів.
Кожне із цих припущень необхідно перевіряти по результатам досліджувального експерименту.
З
даних задачі та зазначених припущень
зрозуміло, що чим більший вплив деякого
фактора х
на вихідний параметр у
, тим більше розходження між собою
середніх арифметичних
серій паралельних спостережень,
зроблених при різних сполученнях рівнів
варіювання досліджуваних факторів.
Статистична значимість такого розходження
вказує на суттєвий вплив факторів.
При двох серіях спостережень порівняння середніх і перевірка нуль-гіпотези здійснюються за допомогою t-критерію методом Ст‘юдента. В сформульованій задачі вимагається одночасно довільно порівняти велику кількість середніх і на основі цього зробити висновок про значимість впливу того чи іншого фактора.
2.1.4 Ідея дисперсійного аналізу
Щоб мати можливість оцінити вплив кожного фактора на вихідний параметр і порівняти вплив різних факторів, визначимо деякий показник цього впливу.
Нехай
за відсутності помилок досліду
при варіюванні фактора х
на різних рівнях отримані фактичні
значення
вихідного параметру у.
Тоді в якості показника впливу фактора
х
приймаємо величину, яку називають, по
аналогії з звичайною, дисперсією фактора
х,
тобто
(1)
де
.
При
цьому треба мати на увазі, що числа уі
не є випадковими і тому дисперсія
не пов‘язана ні з якою випадковою
величиною, так як ми припускаємо, що
.
Вивчати вплив факторів по величинам їх дисперсій зручно, оскільки це простіша міра розсіювання, і до того ж аналогічна мірі впливу фактора випадкових причин, тобто аналогічна дисперсії одиничного спостереження (відтворення) . Завдяки цьому є можливість порівнювати вплив будь-якого досліджуваного і випадкового факторів. Таке дослідження факторів по їх дисперсіях називається дисперсійним аналізом. Цей аналіз був введений в 20-х роках нашого сторіччя Р.А. Фішером і розвинений Йєйтсом.
Розглянемо
ідею дисперсійного аналізу на прикладі
вивчення впливу одного фактора на фоні
випадкових похибок, коли дисперсія
відтворення
відома. При варіюванні фактора х
на u
рівнях в результаті спостережень
отримаємо значення
,
розсіювання яких можна характеризувати
вибірковою дисперсією:
(2)
з
числом мір свободи
.
Якщо різниця між s2 і σ2 не значна, то з цього випливає, що розкид спостережень, який зумовлений цією різницею, зв‘язаний лише з випадковими причинами. Тому вплив фактора х незначний, якщо різниця між s2 і σ2 значна, то підвищений розкид спостережень викликаний не лише випадковими причинами. Цей розкид спостережень також викликаний впливом фактора х, який тепер необхідно визначити суттєвим.
Оскільки
в останньому випадку додаються впливи
двох незалежних факторів - випадкових
причин (з дисперсією 2)
і фактора
х (з
дисперсією х2),
що призводить до загального розсіювання
спостережень, то загальна дисперсія
буду сумою
двох указаних , а її оцінка буде
. (3)
Тому дисперсія фактора визначається виразом
(4)
В загальному випадку, коли дисперсія відтворення 2 невідома, схема дисперсійного аналізу повинна дозволити знайти її оцінку поряд з оцінками дисперсій досліджуваних факторів. З цією метою планується проведення серій дублюючих дослідів при кожному з усіх можливих сполучень рівнів досліджуваних факторів.
Таким чином, основна ідея дисперсійного аналізу полягає в розкладенні загальної дисперсії s2 на складові, які залежать від випадкових причин, від кожного з розглянутих факторів і по їх взаємодії окремо, а також в оцінці статистичної значимості дисперсій останніх з урахуванням похибки відтворення досліду.
Розглянемо лише найпростіші способи застосування дисперсійного аналізу, техніка проведення якого доволі різноманітна.