- •Введение
- •1. Погрешности измерений
- •2. Введение в планирование эксперимента
- •2.1. Рандомизированный блок-план
- •2.2. Планы на латинских квадратах
- •2.3. Греко-латинские квадраты
- •2.4. Дробные реплики и смешанные планы
- •2.4.1. Частичное смешивание
- •2.4.3. Планы с расщепленными участками
- •Блок (r)
- •Объект внутри блока (t)
- •Блок (r)
- •Объект внутри блока (t)
- •Средний квадрат
- •Степень свободы
- •Сумма квадратов
- •Обработки
- •Строки
- •Столбцы
- •Ошибка
- •Сумма
- •Статистика F0
- •Средний квадрат
- •Степень свободы
- •Сумма квадратов
- •Латинские
- •Греческие
- •Строки
- •Столбцы
- •Ошибка
- •Сумма
- •Квазифакторы
- •Подгруппы эффектов
- •3. Оценка погрешностей при однофакторном эксперименте
- •3.1. Выбор вида математической модели и погрешность адекватности
- •3.1.1. Метод обведения контура
- •3.1.2. Метод медианных центров
- •3.1.3. Метод выделения остатка
- •3.2. Подбор аппроксимирующей функции
- •3.3. Расчет по экспериментальным данным параметров выбранной аппроксимирующей функции
- •3.4. Аналитические методы аппроксимации
- •3.5. Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов
- •3.6. Расчет параметров полос неопределенности исходных экспериментальных данных
- •3.7. Оценка рассеяния экспериментальных данных значением коэффициента корреляции
- •3.8. Расчет параметров полосы неопределенности усредненной однофакторной модели
- •4. Практические задания
- •Задание 1. Выбор факторов, уровней их варьирования и нулевой точки
- •Задание 2. Латинский и греко-латинский квадраты
- •Задание 3. Оценка погрешности при однофакторном эксперименте
- •Задание 4. Построение математической модели объекта исследования
- •Уровень варьирования
- •c – концентрация, г/л (x3)
- •τ – время, мин (x4)
- •m – масса, кг (x5)
- •Оператор
- •Оператор
- •Показания рабочего средства (у)
- •Показания образцового средства (х)
- •Заключение
- •Список рекомендуемой литературы
- •Оглавление
неопределенности имеет аддитивный характер. На границах поля экспериментальных точек, например x2 , суммарная неопределенность будет зависеть от значения коэффициента корреляции поля экспериментальных точек, а следовательно, иметь мультипликативный характер.
Рис. 3.13. Полоса неопределенности усредненной однофакторной модели (заштрихованная область)
Отсюда можно сделать вывод, что полоса неопределенности линии регрессии близка к аддитивной (независимо от результатов измерений) лишь в центральной части линии регрессии. По мере удаления начинает проявляться мультипликативный характер. На границах поля экспериментальных точек суммарное СКО будет зависеть от значения коэффициента корреляции.
Практически во всех экспериментальных задачах на границах поля экспериментальных точек ширина полосы линии регрессии в 2–2.2 раза больше, чем в центре.
При экстраполяции линии регрессии за пределы поля экспериментальных точек полоса неопределенности модели носит чисто мультипликативный характер, и абсолютная погрешность возрастает по мере удаления от центра.
Аналогичным образом можно проанализировать более сложную модель вида y′= y + a1x + a2x2 +.... В этом случае суммарное СКО будет иметь уже
не два, а три и более слагаемых, а возрастание погрешности при экстраполяции будет еще более стремительным.
4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ
Задание 1. Выбор факторов, уровней их варьирования и нулевой точки
Цель задания: закрепление знаний, умений и навыков по выбору факторов, их уровней варьирования.
31