- •Кафедра эттм «Эксплуатация транспортно-технологических машин»
- •Содержание
- •2.2 Методы научного исследования 8
- •4.2 Тесты 34
- •5.5 Тесты 46
- •Обозначения:
- •Введение
- •1 Содержание и объем отчета по самостоятельной работе
- •Оглавление Введение 3
- •1 Предварительная обработка экспериментальных данных 4
- •1.1 Вычисление характеристик эмпирических распределений
- •1.1 Основные правила оформления пояснительной записки
- •2 Наука. Научное исследование
- •2.1 Основные сведения
- •Теория без практики мертва. Практика без теории неэффективна
- •2.2 Методы научного исследования
- •2. 3 Тесты:
- •2 Процесс научного исследования?
- •Синтез?
- •8 Индукция?
- •9 Дедукция?
- •10 Аналогия?
- •11 Моделирование?
- •12 Виды моделей?
- •13 Абстрагирование?
- •14 Метод «исторической аналогии»?
- •15 Теория подобия?
- •16 Теория?
- •17 Гипотеза?
- •18 Эвристика?
- •19 Математическая модель?
- •20 Закон?
- •21 Виды научных задач?
- •22 Наблюдение?
- •23 Теоретические задачи?
- •24 Эмпирические задачи?
- •25 Наука?
- •26 Цель науки?
- •27 Развитие науки?
- •28 Путь познания?
- •29 Процесс познания?
- •30 Познание?
- •31 Практика?
- •32 Научное исследование?
- •33 Методология?
- •3. Предварительная обработка экспериментальных данных
- •3.1 Основные понятия теории вероятностей и математической статистики
- •3.1.1 Относительная частота и вероятность
- •Генеральная совокупность и выборка
- •Вычисление характеристик эмпирических распределений (выборочных характеристик). Точечные оценки. Моменты
- •Распределение случайных ошибок измерения
- •3.3. Нормальный закон распределения
- •3.4 Основные законы распределения случайных величин
- •4 Пример статистической обработки данных
- •4.1 Порядок выполнения работы
- •Варианты заданий: Исходные данные и результаты расчетов
- •4.1.1 Отсев грубых погрешностей
- •4.1.2 Проверка гипотезы нормальности распределения
- •4.2 Тесты
- •Цель предварительной обработки экспериментальных данных?
- •2 Методы отсева грубых погрешностей?
- •3 Методы проверки гипотезы нормальности распределения?
- •4 Отличие между генеральной совокупностью и выборкой?
- •5 Закон больших чисел?
- •3. Меру рассеивания случайной величины. 4. Меру рассеивания генеральной совокупности.
- •20 Стандартное нормальное распределение?
- •21 Логарифмически-нормальное распределение?
- •22 Эксцесс? 23 Асимметрия?
- •24 Размах варьирования?
- •1. Случайная величина, у которой математическое ожидание равно 0, а дисперсия равна 1.
- •2. Случайная величина, у которой математическое ожидание равно 1, а дисперсия равна 0.
- •5.1 Факторы
- •5.2 Априорное ранжирование факторов
- •5.3. Порядок выполнения работы:
- •5.4 Варианты заданий:
- •5.5 Тесты
- •9. Учет «связанных» рангов? где п - произведение
- •10. Чему равно число факторов tj?
- •1. Стьюдента. 2. Фишера. 3. Кохрена. 4. Пирсона.
- •31. Априорная информация?
- •32. Цель априорного ранжирования факторов?
- •В зависимости от числа степеней свободы f
- •Критические значения для отсева грубых погрешностей
- •Процентные точки распределения Стьюдента
- •Критические границы отношения r/s
- •Предварительная обработка экспериментальных данных
31 Практика?
1. Форма осуществления и развития науки, т.е. изучение с помощью научных методов явлений и процессов, анализ влияния на них различных факторов, а также изучение взаимодействия между явлениями с целью получить убедительно доказанные и полезные для науки и практики решения с максимальным эффектом.
2. Определение конкретного объекта и всестороннее, достоверное изучение его структуры, характеристик, связей на основе разработанных в науке принципов и методов познания, а также получения полезных для деятельности человека результатов, внедрения их в производство и получения эффекта.
3. Совокупность методов, способов, приемов, принятая при разработке НИ, т.е. это схема, план решения поставленной научно-исследовательской задачи.
4. Это активная деятельность людей по преобразованию природы и общества, она является источником научного познания, его движущей силой, мерой проверки истинности результатов познания.
32 Научное исследование?
1. Форма осуществления и развития науки, т.е. изучение с помощью научных методов явлений и процессов, анализ влияния на них различных факторов, а также изучение взаимодействия между явлениями с целью получить убедительно доказанные и полезные для науки и практики решения с максимальным эффектом.
2. Способ научного познания, посредством которого достигается знание об исследуемых предметах и явлениях.
3. Совокупность методов, способов, приемов, т.е. это схема, план решения поставленной научно-исследовательской задачи.
4. Это активная деятельность людей по преобразованию природы и общества, она является источником научного познания, его движущей силой, мерой проверки истинности результатов познания.
33 Методология?
1. Это активная деятельность людей по преобразованию природы и общества, она является источником научного познания, его движущей силой, мерой проверки истинности результатов познания.
2. Наука о наиболее общих законах развития природы, общества и мышления, внутренний источник которых усматривается в единстве и борьбе противоположностей, теория и метод познания и преобразования действительности.
3. Метод мышления, рассматривающий явления действительности не в их развитии и взаимной связи, а в состоянии покоя, разрозненно.
4. Совокупность методов, способов, приемов, принятая при разработке НИ, т.е. это схема, план решения поставленной научно-исследовательской задачи.
3. Предварительная обработка экспериментальных данных
Предварительная обработка результатов измерений или наблюдений необходима для того, чтобы в дальнейшем с наибольшей эффективностью, а, главное, корректно использовать статистические методы для построения эмпирических зависимостей.
В литературе встречаются различные обозначения одних и тех же величин, поэтому в тексте методического указания могут быть приведены несколько обозначений.
Содержание предварительной обработки:
1. Отсеивание грубых погрешностей измерения или погрешностей, имеющих место при переписывании цифрового материала или при вводе информации в ЭВМ,
2. Проверка соответствия распределения результатов измерений закону нормального распределения. Если эта гипотеза неприемлема, то следует определить, какому закону распределения подчиняются опытные данные.
Только после выполнения перечисленных операций можно перейти к построению эмпирических формул, применяя, например, метод наименьших квадратов.
