
- •Статистический анализ производственных процессов
- •Содержание
- •Введение
- •Лабораторная работа 1 Выявление временных трендов
- •Процедура выявления трендов
- •Порядок выполнения работы
- •Аналитическая группировка по сменам
- •Аналитическая группировка по дням недели
- •Аналитическая группировка по разрядам мастеров
- •Аналитические группировки по декадам
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа 3 Структурные группировки
- •Проведение структурной группировки
- •Проведение вторичной группировки
- •Оценка параметров
- •Порядок выполнения работы
- •Порядок выполнения работы
- •Однофакторный дисперсионный анализ по сменам
- •Однофакторный дисперсионный анализ по декадам
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа 6 Двухфакторный дисперсионный анализ
- •Процедура двухфакторного дисперсионного анализа
- •Порядок выполнения работы
- •Линейный корреляционно-регрессионный анализ
- •Параболическая парная зависимость
- •Гиперболическая парная зависимость
- •Порядок выполнения работы
- •Графики и номограммы
- •Порядок выполнения работы
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Приложение
- •Исходный массив данных
- •Усредненные среднесуточные данные
- •Усредненные данные по дням недели
- •Усредненные сменные данные
- •Усредненные данные по категориям мастера
- •Расчетные данные для построения скользящей средней (посуточно)
- •Коэффициенты опережения
- •Варианты заданий
- •Статистический анализ производственных процессов
- •660014, Красноярск, просп. Им. Газ. «Красноярский рабочий», 31.
Параболическая парная зависимость
Параметры параболической формы зависимости у = а0 + bх + сх2 находятся методом наименьших квадратов из системы уравнений:
Полученная парабола позволяет определить теоретическое значение у. Криволинейная зависимость должна оцениваться на существенность, для этой цели используется индекс корреляции, который является более общей мерой, чем коэффициент корреляции.
В основе определении индекса корреляции лежит понятие о трех дисперсиях – факторной, остаточной и общей:
σф 2 = ∑ (ỹ – уi)2/ N; σост 2 = ∑ (у – уi))2/ N; σобщ2 = σф 2 + σост 2.
Индекс корреляции соотносит факторную дисперсию с общей дисперсией:
η = √ σф 2 / σобщ2.
Существенность индекса корреляции оценивается с помощью критерия Стьюдента:
tрасч = η √ (n – 2) / (1 – η2).
Расчетное значение tрасч сравнивается с табличным tтабл. Если tрасч больше tтабл, то криволинейная зависимость признается существенной. Окончательный вывод о существенности дает критерий Фишера F , с помощью которого оценивается, насколько полученное уравнение адекватно описывает реальный процесс.
Fрасч = η2 / (1 – η2) (n – m) / (m – 1),
где m – количество факторов в исследуемом уравнении (для параболы m = 3, для гиперболы m = 2).
Если Fрасч > Fтабл, то полученное уравнение адекватно описывает реальную зависимость между параметрами и связь признается существенной.
Поскольку стоит задача выбора наилучшей формы парной зависимости, то параболические зависимости строятся для тех же параметров, что и для линейной зависимости (см. табл. 1 приложения):
– между выходной концентрацией и содержанием металла в руде (2–3):
у = –1,38 + 5,17 · х – 2,79 · х2
– между содержанием металла в руде и извлечением (2–6):
у = 36,5 + 103,35 · х – 66,22 · х2
– между содержанием металла в руде и содержание металла в хвосте (2 – 7):
у = 0,19 – 0,28 · х + 0,34 · х2
– между выходной концентрацией и извлечением (3–6):
у = 86,17 – 43,85 ·х + 35,94 · х2
– между выходной концентрацией и содержанием металла в хвоcте (3–7):
у = 0,22 +0,93 · х – 0,54 ·х2.
Рассчитаем дисперсии для параболических зависимостей (табл. 7.2).
Таблица дисперсий и результаты оценки существенности:
зависимости дисперсии |
(2–3) |
(2–6) |
(2–7) |
(3–6) |
(3–7) |
остаточная |
0,003 7 |
8,95 |
0,000 24 |
9,52 |
0,001 |
факторная |
0,021 9 |
3,40 |
0,000 38 |
3,53 |
0001 |
общая |
0,025 5 |
12,35 |
0,000 62 |
13,05 |
0001 |
индекс корреляции |
0,93 |
0,52 |
0,78 |
052 |
0,68 |
Tрасч |
12,91 |
3,26 |
6,61 |
3,22 |
4,94 |
Tтабл |
1,71 |
1,71 |
1,71 |
1,71 |
1,71 |
Fрасч |
80,34 |
5,12 |
21,09 |
5,00 |
11,76 |
Fтабл |
2,96 |
2,96 |
2,96 |
2,96 |
2,96 |
Поскольку для всех зависимостей расчетное значение критерия Стьюдента tрасч > tтабл, то данные криволинейные зависимости признаются существенными. Проверка с помощью критерия Фишера также показывает, что Fрасч > Fтабл, т. е. что полученные уравнения адекватно описывают найденные зависимости между параметрами.