
- •Вопрос 1 Возникновение и назначение теории планирования эксперимента
- •Вопрос 2 Какие задачи решает теория планирования эксперимента
- •Вопрос 3 в чем сущность планирования эксперимента
- •Вопрос 4 Дисперсионный анализ
- •Вопрос 5 Регрессио́нный анализ
- •Вопрос 6 Достоинства и недостатки пассивного эксперимента
- •Вопрос 7 Активный эксперимент
- •Вопрос 8. Что такое факторы оптимизации и какие требования к ним предъявляются
- •Вопрос 9 как выбрать уровни варьирования факторов?
- •Вопрос 10 в чем сущность и цели стандартизации масштаба факторов?
- •Вопрос 11. Как перейти к исходным физическим переменным от стандартизованных переменных
- •Вопрос 12. Дайте характеристику типов планов пфэ дфэ
- •Вопрос 13 - 14
- •Вопрос 15
- •Вопрос 16
- •Вопрос 17 планирование эксперимента
- •Вопрос 18
- •Вопрос 19
- •Вопрос 20
- •Вопрос 21
- •Вопрос 22
- •Вопрос 23
- •Вопрос 24
- •Вопрос 25
- •Вопрос 27
- •Вопрос 28. Что такое взаимодействие факторов и сколько их может быть в дфэ?
- •Вопрос 29-30. Как составляется и какими свойствами обладает мп дфэ?
- •Вопрос 39.Какие требования предъявляются к параметрам оптимизации
- •Вопрос 40. Дайте определение и характеристику полного факторного эксперимента типа 2k.
- •Вопрос 41. Дробный факторный эксперимент
- •Вопрос 42. Что такое однофакторный дисперсионный анализ:
- •Вопрос 43. Для чего служит критерий пирсона?
- •Вопрос 44. Для чего служит критерий Фишера
- •Вопрос 45. Для чего служит критерий Кохрена
- •Вопрос 46. Для чего служит критерий стьюдента
Вопрос 19
Проверка воспроизводимости опытов (однородности дисперсий)
Опыт считается воспроизводимым, если дисперсия Dyi выходного парамет-
ра yi однородна в каждой точке факторного пространства. Оценка Syi дисперсии
Dyi определяется для каждой точки факторного пространства по формуле:
а его критическое значение Gкр находят из таблицы распределения Кохрена по
числу степеней свободы числителя f=K-1, знаменателя f=N и уровню значимо-
сти q (см. приложение Б). Если Gр<Gкр, гипотеза об однородности дисперсий
принимается, в противном случае – отвергается, и тогда эксперимент необхо-
димо повторить, изменив условия его проведения (набор факторов, интервал их
варьирования, точность измерительных приборов и пр.). Например, если при
варьировании какого-то фактора изменение исследуемого параметра сравнимо
с погрешностью эксперимента, то интервал варьирования необходимо увеличи-
вать примерно на порядок.
Вопрос 20
Расчет оценок коэффициентов регрессионного уравнения
Расчет оценок коэффициентов уравнения регрессии производится по мето-
ду наименьших квадратов, при этом минимизируется сумма квадратов отклоне-
ний между экспериментальными значениями исследуемого параметра и значе-
ниями, вычисленными для тех же точек факторного пространства по уравнению
регрессии. Благодаря предварительной стандартизации масштаба факторов и
ортогональности МП, расчет оценок коэффициентов регрессии в ПФЭ превра-
щается в простую арифметическую процедуру
Берем– сумма средних значений выходного параметра , с учетом знаков (- +)
Как проверить насколько он значим – Критерий Сьюдента
Мы отношение значения коэф к дисперсии ошибки дисперсии
И признаем значимым если величина превышает некоторое критическое значение.
Число степеней своб
Вопрос 21
Проверка значимости коэффициентов регрессии
Гипотезу о статистической значимости (отличии от нуля) коэффициентов
регрессии проверяют по критерию Стьюдента. Расчетное значение tp этого кри-
терия определяют как частное от деления модуля коэффициента bi на оценку
его среднеквадратического отклонения Sb:
В ПФЭ, благодаря одинаковой удаленности всех экспериментальных точек
факторного пространства от центра эксперимента, оценки всех коэффициентов
уравнения регрессии независимо от их величины вычисляются с одинаковой
погрешностью (при выполнении условия воспроизводимости опытов):
Критическое значение критерия tкр находят из таблицы распределения
Стьюдента по числу степеней свободы f=N(K–1) и уровню значимости q (см.
приложение В). Если tp>tкр, гипотеза о значимости коэффициента bi принимает
ся, в противном случае коэффициент считается незначимым и приравнивается
нулю.
Необходимо помнить, что незначимость коэффициента может быть обу-
словлена и неверным выбором интервала варьирования фактора. Поэтому ино-
гда бывает полезным расширить интервал варьирования и провести новый экс-
перимент.