книги из ГПНТБ / Кориков А.М. Математические методы планирования эксперимента учеб. пособие
.pdf- 2 2 0 -
Станки |
т — |
* |
|
|
H |
|
a |
л |
a |
Д |
|
4 |
]г |
к |
a |
j ' |
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
| I ! 2 ! 3 ! 4 ! 5 ! 6 ! 7 ! |
8 ! 9 ! 10 ! |
|||||||||||||
|
1 3 |
|
» |
l |
|
|
|
|
|
|
|
3 I 8 1 |
з ! |
||
I |
! 7 i з j б i 6 ! 7 ! |
о i |
|||||||||||||
2 |
i 6 |
•,5 |
i . f- |
i |
4 |
i |
9 |
i |
4 ! |
з |
i |
2 |
i 7 |
i |
8 ! |
. 3 |
i 8 ! 6 |
i з : 2 i 7 i 8 i 6 |
i |
9 |
i 3 I |
8 ! |
|||||||||
4 |
i 4 ' 7 |
i 7 : |
8 |
l |
6 |
|
|
5 |
i |
8 |
i ^ i |
7 ! |
|||
5 |
1 6 ! 2 |
|
|
6 |
i |
8 |
|
|
i 7 . |
|
6 , |
1 |
i |
|
|
|
i |
i |
i 6 |
i |
|
1 |
|
. |
9 |
|
8 |
|
8 . 3 . Проведено исследование четырех различных по
крытий на удельную проводимость телевизионных трубок.
Данные представлены |
в |
табл.8.12. |
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица |
8.12 |
|
№ по - ; |
|
|
№ н а б л в д е н и я |
|
|
||||||
крытия |
| |
I |
|
! |
2 |
! |
3 |
! |
4 |
! |
5 |
|
|
|
|||||||||
- I |
i |
56 |
|
! |
55 |
! |
62 |
: |
59 |
j |
60 |
П |
i |
64 |
|
! |
61 |
! |
50 |
: |
55 |
j |
56 |
ffl |
1 |
45 |
|
i |
4 6 |
! |
45 |
• |
39 |
j |
43 |
I T |
! |
42 |
|
! |
45 |
- |
43 |
; |
41 |
||
_ |
1 |
39 |
|||||||||
|
J |
|
|
I |
|
|
|
|
|
Существует ли значительная разница в средней удельной про
водимости этих четырех типов покрытия?
8 . 4 . Данные исследования влияния графитовых покры- .
тий четырех типов на отсчеты фотометра приведены в табл.
8.13,
|
|
|
|
|
|
|
|
ТаЙДДШ 8,1,3 |
||
А . е н ь |
t |
М |
Тип графитового покрытия |
|
||||||
|
|
\ |
\ |
Л |
\ |
К |
| |
L |
~ |
|
1 |
" |
! |
4,0 |
i |
4,8. |
I |
5,0 |
1 |
4 , 6 |
|
2 |
I |
4,8 |
j |
5,0 |
i |
5,2 |
i |
4 , 6 |
|
|
3 |
|
j |
4 , 0 |
|
4,8 |
j |
5,6 |
j |
5,0 |
|
- 221 -
Проанализируйте эти данные и сделайте выводы, используя ранговый критерий Дункана, сравните средние по четырем типам покрытий.
8.' 5 . Нужно сравнить полученные четырьмя оператора ми измерения разницы в яркости экрана телевизионной тру бки (в Битах). Каждый день в эксперименте могут участво вать только три оператора, Неполноблочное сбалансирован ное планирование привело к следующим результатам (см.табл. 8 . 1 4 ) .
День |
[ |
|
|
|
О п е р а т о р |
|||
|
! |
А |
{ |
В |
{ |
С |
j |
Д |
Понедельник 780 |
1 |
820 |
800 |
1 |
|
|||
|
|
|||||||
Вторник |
• 950 |
j |
~ |
|
920 |
• |
940 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Преда |
' |
- |
: |
880 |
1 |
880 |
|
820 |
Четверг |
! |
840 |
! |
780 |
|
- |
|
820 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
Произведите полный анализ этих данных и обсудите получен ные результаты с точки зрения различия между операторами.
8 . 6 . Объясните, почему план в виде греко-латинско го квадрата с тремя уровнями не осуществим.
8 . 7 . В исследованиях по электроискровой обработке металла изучались электроды пяти форм А, В, С, ,Ц, Е. В процессе этого эксперимента было сделано по пять отверс тий в пяти полосах металла, и порядок проверки электродов был таким, что электрод определенной формы использовался
- ггг-
в одном и том же положении во зсех пяти полосах. Таким
образом, план эксперимента представляет собой латинский
квадрат с ограничениями на рандомизацию по полосам и п о
ложений отверстий на полосе. При изучения зависимой п е
ременной (твердости по Рокваллу в том месте, где прожи
галось отверстие), была получены результаты, приведенные
в табл.S.15.
|
|
|
|
|
|
|
ТйДДЩа 8,15. |
Полоса |
т |
|
|
П |
о |
л о ж |
е н и е |
|
|
|
|||||
|
|
I |
— ! |
я ~ |
|
||
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
4 - |
|
|
|
I |
|
А(64) |
! |
B ( 6 I ) |
j |
С(62) |
Е(62) |
П |
! |
В(62> |
! |
С(62) |
j |
Д(бЗ) |
А(63) |
Ш |
|
С(61) |
|
Д(62) |
j |
Е(63) |
В(63) |
1У |
! |
Д(63) |
i |
Е(64) |
j |
А(63) |
С(53) |
У |
! |
Е(62) |
| A ( 6 I ) |
j |
В(63)' |
Д(62) |
Проанализируйте эти результаты и проверьте зависи
мости твердости от типа электрода, положения и полосы.
8 . 8 . При проведении эксперимента из задачи 8.7 р е
гистрировалось время (в часах), необходимое для того, что
бы сделать одно отверстие. Результаты приведены в табл.
8 . 1 6 . |
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 8 . 16 |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Полоса |
1 |
|
|
П О |
Л о ж |
|
e в |
и |
e |
||
• |
|
|
|
||||||||
I |
! |
2 |
! |
3 |
| |
4 |
! |
5 |
|||
|
I |
||||||||||
I |
\ |
А(3,5) |
| |
B ( 2 t I ) |
j C(2,5) |
j |
Д(3,5) |
| E(2,4) |
|||
П- |
• |
Е(2,6) |
i |
А(3,3) |
i B ( 2 , I ) |
j |
C(2,5) |
|
Д(2,7) |
||
Ш |
: |
Д(2,9) |
j |
Е(2,6) |
| A(3,5) |
j |
B(2,7) |
|
C(2,9) |
||
1У |
j |
0 ( 2 , 5 ) i |
Д ( 2 , 9 ) ' |
j |
Ж 3,0) |
j |
A(3,3) |
|
B(2,3) |
||
У |
i |
В(2,1) |
i |
C(2,3) |
j |
Д(3,7) |
i |
E(3,2) |
i |
A ( 3 , 5 ) |
- ггъ-
ПроанализируЁте зависимость времени, необходимого для
того, чтобы сделать отверстие, от формы электрода, полосы
и положения. Выясните, какой тип формы электрода лучший, если наилучшим считать электрод с минимальным временем, необходимым для изготовления отверстия.
КО М М Е Н Т А Р И И
-В настоящей главе мы попытались изложить лишь основы дисперсионного анализа. Строгая теория дисперсионного ана
лиза дана в книге |
Г.Шеффе |
[ 4 2 ] , а популярное изложение - |
в книге А.Хыотсона |
[ 4 1 } . |
Различные аспекты теории и приме |
нений дисперсионного анализа рассмотрены в многочисленной литературе по математической статистике, см.например, ра
боты [ 3 , 13, 24, 29, 36, 39, 4 0 ] .
Подробное и вполне доступное изложение дисперсионного
анализа при полностью рандомизированном планировании (§§ 8 - 2, 8-3) можно найти в книгах [ l 7 , 23, 3 4 ] .
Желающим познакомиться более подробно о критерием Дун кана (§ 8-4) и примерами его применения можно порекомендо
вать книгу Ч.Хикса [4ITJ. Краткое изложение дисперсионного анализа с ограничениями на рандомизацию (§ 8-5) имеется в
книге Е.В.Налишва [ 2 б ] . Достаточно |
подробно этот |
вопрос |
рассмотрен в книгах Ч.Хикса [ 4 l ] и |
Д.Финнн [ з э ] . |
Для бо |
лее глубокого изучения теории планирования эксперимента с использованием латинских квадратов можно порекомендовать книгу Д.Дюге [ l 3 l и статьи Е.В.Марковой £21].
B настоящей главе оря подборке примеров и задач ш использовали книги Ч.Хикса [ 4 l l , ЕГ.В.Смиряова и И.В, Дунина-Барковского £34]. МНОГО примеров применения дис
персионного анализа читатель найдет в книге В.В.Налимова [ 2 4 ] .
ГЛАВА I I
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПАССИВНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА С ПОМОЩЬЮ КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ
§ 9т1. о в ы д е л е н и и |
д о м и н и р у ю |
||
щ и х ф а к т о р о в |
п р и |
п а с |
|
с и в н о м |
э к с п е р и м е н т е |
До сих пор мы рассматривали приемы, позволяющие выде
лить и оценить доминирующие факторы в ситуациях, когда ис
следователь может варьировать интересующие его переменные,
ставя опыты по заранее намеченной программе.
Однако далеко не всегда возможен такой |
а к т и в |
|
н ы й |
эксперимент. Во многих случаях исследователю при |
|
ходится |
ограничиваться п а с с и в н ы м |
экспериментом, |
оставаясь в роли пассивного наблюдателя за некоторым спон
танно протекающим процессом;
Такая ситуация типична не только для астронома, наблю
дающего за поведением Галактики. В социологии в подавляю
щем большинстве случаев до сих пор ограничиваются пассив
ным экспериментом. В психологии исследователь представля
ет какие-то тесты испытуемым, регистрируя показатели, ха
рактеризующие их отклик на эти тестя. Из такого пассивно
го опыта надо сделать заключение о психологических факто
рах, непосредственно не поддающихся варьированию, которые
— . Й б ' г
ответственны за поведение человека.
В многочисленных лабораторных исследованиях по физике,
химии, металлургии и тем более биологии часто приходится иметь дело с экспериментом, организованным так, что ниче го или почти ничего нельзя изменить - остается только на блюдать за тем, что происходит.
Естественно поставить вопрос: можно ли, пользуясь р е
зультатами пассивного эксперимента, выделить доминирующе
факторы? |
|
|
|
|
Интуитивно ясно, что однозначного |
решения такая зада |
|||
ча иметь не может |
и здесь нужно вводить дополнительно |
|||
ряд сильных предположений. |
|
|
||
Рассмотрим подробнее логическую модель этой задачи. |
||||
Допустим, |
что |
э к с п е р и м е н т |
з а к л ю ч а |
|
т с я |
н а о л в д е н и и |
з а Ч |
- м е р н ы м |
|
в е к т о р о м - |
с т р о к о й х |
независимых перемен |
||
ных |
|
|
|
|
Здесь индекс " т " по-прежнему означает транспонирование. Если экспериментатор имеет возможность выполнить J f наблюдений над различными значениями вектора-строки х г то результаты его исследования представляются матрицей
X |
'12. •гг • ' |
i v г у " " " х юл
Во многих случаях кажется естественным предположить, что
в |
и з у ч а е м о й |
с л о ж н о й |
|
с и с т е м е |
|||
с у щ е с т в у е т |
н е к о т о р о е |
|
к о л и т з е т |
||||
в о |
|
н е п о с р е д с т в е н н о |
н е |
н а б л ю д а |
|||
е м ы х , н о |
л е г к о |
и н т е р п р е т и р у е |
|||||
м ы х |
п е р е м е н н ы х , |
о т в е т с т в е н н ы х |
|||||
з а |
|
п о в е д е н и е |
в е к.т о р а х . |
||||
|
исследователю |
может понадобиться выразить полученную |
им при наблкдешш~информацию через эти непосредственно не
•наблюдаемые переменные.
Можно надеяться, что в некоторых случаях такой способ
представления позволит выдвинуть какие-то новые, легко . поддающиеся осмысливанию гипотезы. В других случаях он по зволяет хотя бы понизить размерность того^пространства пе ременных, в котором представляются результаты наблюдения; тогда подобный прием можно будет просто считать одним из методов овертки инуюрмации.
Для осуществления такого перехода к новым переменным нужно каким-то образом использовать внутреннюю структуру
матрицы X . Статистические свойства этой матрицы (е?ли вы
полняется нормальное распределение) задаются ковариацион
ной матрицей. Если считать |
-переменные центрированными; |
|
я |
то |
- S I * , |
it Хк.Е |
|
я |
м |
X. at, . - - Ц * 2 .
-2 2 5 -
Ее диагональные элементы ЯВЛЯЕТСЯ дисперсиям!, нкедиагональные - коварнациями.
Если вычислить ковариациоянук матрицу для стандарткзп-
•act.
рованных переменшх |
х . = |
——• |
, |
то получим корреляцией- |
|||||||
:гуш матршгу (штрих мы здесь спускаем) |
|
|
|
|
|||||||
|
|
ft.- 1 |
|
г 1 х , |
хг) |
. |
. . а ( х |
э с . ) |
|||
Здесь по диагонали стоят I ; Есдиагонаи-чые элементы - обыч |
|||||||||||
ные парные коэффициенты |
корреляции. |
|
|
|
|
||||||
|
Переход к новым переменным можно выполнить, |
ориентиру |
|||||||||
ясь |
преимущественно |
на поведение |
|
д и с п е р с и й |
или |
||||||
к о р р е л я ц и й . |
В 1-м случа" |
мы будем клеть |
дело с |
||||||||
м е т о д о й |
г л а в н ы х |
к о м п о н е н т , |
ьо 2-м |
||||||||
случае - |
с |
ф а к т о р н ы м |
|
а н а л и з о м . |
|||||||
|
Соответственно, в 1-м случае |
|
н о в ы е |
п е р е м е н |
|||||||
н ы е |
обычно называют |
г л а в н ы м и |
|
к о м п о н е н |
|||||||
т а |
м и |
, во 2-м случае |
- ф а к т о р а |
|
м и ( |
впрочем, это |
|||||
различие в терминологии не всегда |
'строго |
видзркквагат). |
|||||||||
|
§ 9 - 2 . М е т о д |
г л а в н ы х |
|
к о м п о н е н т - |
|||||||
|
В методе главных компонент ищут некоррелированные нор |
||||||||||
мированные .линейные |
комбинации |
|
|
|
|
|
|
( 9 . 1 )
|
|
|
- 2 2 3 - |
|
|
|
|
г - |
|
г |
|
|
|
|
|
где |
а |
• = I ; дисперсии которых |
обладают особым |
свой- |
|||
i |
|
v ' |
|
|
.г |
г |
л |
сгвок: расположены в убывающем порядке, |
т . е . Ь |
\ |
> |
||||
?- S " ( 2 г } $ , . . |
Корреляционная |
(или ковариационная) |
|||||
матрица оказывается расщепленной на |
К |
ортогональных ком |
|||||
понент. |
|
|
|
|
|
|
|
Геометрически нахондение главных компонент сводится
к переходу к новой ортогональной системе координат: пер вач координатная ось ищется так, чтобы соответствующая ей
линейная форма извлекала возможно большую дисперсию, да
лее ищется ортогональная ей ось, которая делает тоже са -
;.;ое с |
оставшейся дисперсией и т.д. |
|
|
||
3 |
соотношении (9 . 1) |
2.^ обозначает г |
-ю главную кон |
||
спекту, а |
бь - ь - вес % -ой компоненты в |
ь -ой |
переменной. |
||
Оказывается, что |
являются компонентами |
характе- |
|||
с::е?-'чсских |
(собственных) векторов ковариационной матри |
цы, а дисперсии главных компонент равны характеристичес
кий (собственным)' числам этой матрицы S |
= |
|||
Ст-от г!:1ч1орес,:н" результат устанавливается следующей тео |
||||
ремой. |
|
|
|
|
Т е о р е м а , |
Пусть дан !? -мерный случайный вектор |
|||
х |
которого J l l { x } = 0 и Л Ц х х т } = L . |
Тогда сущес |
||
твует |
ортогональное |
линейное преобразование |
|
|
|
х = |
А |
х |
|
vai-xe, |
то ковариационная матрица для вектора |
г будет сле - |
||
дуэдей |
: |
|
|
|
I