
- •1. Корреляционно-регрессионный анализ.
- •Лабораторная работа №1 Определение погрешностей результатов измерений
- •1. Обработка результатов многократных измерений одной и той же величины.
- •2. Обработка результатов нескольких серий измерений одной и той же величины
- •Лабораторная работа №2 Вычисление структурных средних величин (св).
- •Лабораторная работа №3 Модель парной регрессии
- •Ход работы
- •Лабораторная работа №4 Проверка адекватности модели парной регрессии
- •Ход работы
- •5). Находим коэффициент детерминации по первой формуле:
- •6). Находим коэффициент детерминации по второй формуле:
- •7). Находим коэффициент детерминации по третьей формуле :
- •9). Находим f табличное для уровней значимости 0,05 и 0,01.
- •Варианты для парной регрессионной модели
- •Задачи оптимизации
- •Задача линейного программирования о смесях
2. Обработка результатов нескольких серий измерений одной и той же величины
Задание 2. При многократных измерениях одной и той же величины получены две серии по 12 результатов измерений в каждой. Эти результаты после внесения поправок представлены в таблице 5. Исключить ошибки из результатов измерений.
Исходные данные:
Таблица 4
Серия 1 |
Серия 2 |
||||||
№ измерения |
Результат измерения |
№ измерения |
Результат измерения |
№ измерения |
Результат измерения |
№ измерения |
Результат измерения |
1 |
482 |
7 |
483 |
1 |
483 |
7 |
483 |
2 |
485 |
8 |
483 |
2 |
483 |
8 |
482 |
3 |
486 |
9 |
481 |
3 |
483 |
9 |
481 |
4 |
486 |
10 |
480 |
4 |
483 |
10 |
481 |
5 |
483 |
11 |
492 |
5 |
484 |
11 |
483 |
6 |
483 |
12 |
486 |
6 |
484 |
12 |
495 |
Решение.1). Обрабатываем экспериментальные данные по алгоритму, изложенному в п.п. 1,2 задания 1, при этом:
– определяем
оценки результата измерения
и
среднеквадратического отклонения
,
j =1,2, используя таблицу 5 и этапы a) – c) :
Таблица 5
Серия 1 |
Серия 2 |
||||||
№ из-мерения |
Q1i |
|
|
№ из-мерения |
Q2i |
|
|
1 |
482 |
-2,1667 |
4,6944 |
1 |
483 |
-0,7500 |
0,5625 |
2 |
485 |
0,8333 |
0,6944 |
2 |
483 |
- |
0,5625 |
3 |
486 |
1,8333 |
3,3611 |
3 |
483 |
-0,7500 |
0,5625 |
4 |
486 |
1,8333 |
3,3611 |
4 |
483 |
-0,7500 |
0,5625 |
5 |
483 |
-1,1667 |
1,3611 |
5 |
484 |
0,2500 |
0,0625 |
6 |
483 |
-1,1667 |
1,3611 |
6 |
484 |
0,2500 |
0,0625 |
7 |
483 |
-1,1667 |
1,3611 |
7 |
483 |
-0,7500 |
0,5625 |
8 |
483 |
-1,1667 |
1,3611 |
8 |
482 |
-1,7500 |
3,0625 |
9 |
481 |
-3,1667 |
10,0278 |
9 |
481 |
-2,7500 |
7,5625 |
10 |
480 |
-4,1667 |
17,3611 |
10 |
481 |
-2,7500 |
7,5625 |
11 |
492 |
7,8333 |
61,3611 |
11 |
483 |
-0,7500 |
0,5625 |
12 |
486 |
1,8333 |
3,3611 |
12 |
495 |
11,2500 |
126,5625 |
Σ |
|
0 |
109,6667 |
Σ |
|
0 |
148,2500 |
,
;
,
;
– обнаруживаем и исключаем ошибки:
,
;
при
n
= 12;
– сравниваем
и
с
:
и
.
Результаты измерения Q1,11
и Q2,12
являются ошибочными, они должны быть
отброшены.
Повторяем вычисления, при этом отбрасываем измерения 11 из серии №1 и 12 из серии №2 и используем таблицу 6:
,
;
;
Таблица 6
Серия 1 |
Серия 2 |
||||||
№ из-мерения |
Q1i |
|
|
№ из-мерения |
Q2i |
|
|
1 |
482 |
-1,4545 |
2,1157 |
1 |
483 |
0,2727 |
0,0744 |
2 |
485 |
1,5455 |
2,3884 |
2 |
483 |
0,2727 |
0,0744 |
3 |
486 |
2,5455 |
6,4793 |
3 |
483 |
0,2727 |
0,0744 |
4 |
486 |
2,5455 |
6,4793 |
4 |
483 |
0,2727 |
0,0744 |
5 |
483 |
-0,4545 |
0,2066 |
5 |
484 |
1,2727 |
1,6198 |
6 |
483 |
-0,4545 |
0,2066 |
6 |
484 |
1,2727 |
1,6198 |
7 |
483 |
-0,4545 |
0,2066 |
7 |
483 |
0,2727 |
0,0744 |
8 |
483 |
-0,4545 |
0,2066 |
8 |
482 |
-0,7273 |
0,5289 |
9 |
481 |
-2,4545 |
6,0248 |
9 |
481 |
-1,7273 |
2,9835 |
10 |
480 |
-3,4545 |
11,9339 |
10 |
481 |
-1,7273 |
2,9835 |
11 |
486 |
2,5455 |
6,4793 |
11 |
483 |
0,2727 |
0,0744 |
Σ |
|
0 |
42,7273 |
Σ |
|
0 |
10,1818 |
;
;
при
n
= 11;
Сравниваем
и
с
:
и
.
Результаты измерений 10 из серии №1 и 9
из серии №2 не являются ошибочными и
окончательно остается 11 измерений для
обеих серий, т.е. n
= 11.
Считая
результаты измерений распределенными
нормально с вероятностью
,
проверим значимость различия средних арифметических серий. Для этого:
– вычисляем моменты закона распределения разности:
,
n1
=
n2
=
n
Задавшись доверительной вероятностью P = 0,95, определяем из таблицы интегральной функции нормированного нормального распределения Ф(t) значение t
t
= 1,645
и
сравниваем
с
,
при
:
<
.
Различия между средними арифметическими
в сериях с доверительной вероятностью
P
можно признать незначимыми.
3. Обрабатываем совместно результаты измерения обеих серий с учетом весовых коэффициентов:
1) определяем оценки результата измерения и среднеквадратического отклонения S
,
,
.
2) задавшись доверительной вероятностью P = 0,95, определяем по таблице t = 1,96 и доверительный интервал:
,
,
.