- •1. Эксперимент как предмет исследования
- •1.1. Классификация видов экспериментальных исследований
- •1.2. Погрешности результатов исследований
- •2. Краткие сведения из теории вероятностей и математической статистики
- •2.1. Вероятность случайных событий, их характеристики
- •2.2. Нормальный закон распределения
- •3.1. Вычисление характеристик эмпирических распределений
- •3.2. Статистические гипотезы
- •3.3. Отсев грубых погрешностей
- •3.4. Определение доверительных интервалов для исследуемых величин
- •3.4.1. Оценка доверительного интервала для математического ожидания
- •3.4.2. Оценка доверительного интервала для дисперсии
- •3.5. Сравнение двух рядов наблюдений
- •3.5.1. Сравнение средних значений
- •3.5.2. Сравнение двух дисперсий
- •3.5.3. Проверка однородности нескольких дисперсий
- •3.6. Определение необходимого количества измерений
- •3.7. Проверка гипотезы нормального распределения
- •3.8. Преобразование распределений к нормальному
- •4. Анализ результатов пассивного эксперимента. Эмпирические зависимости
- •4.1. Характеристика видов связей между рядами наблюдений
- •4.2. Определение коэффициентов уравнения регрессии
- •4.3. Определение тесноты связи между случайными величинами
- •4.4. Линейная регрессия от одного фактора
- •4.5. Регрессионный анализ
- •4.5.1. Проверка адекватности модели
- •4.5.2. Проверка значимости коэффициентов уравнения регрессии
- •4.6. Линейная множественная регрессия
- •4.7. Нелинейная регрессия
- •5.1. Оценка погрешностей определения величин функций
- •5.2. Обратная задача теории экспериментальных погрешностей
- •5.3.Определение наивыгоднейших условий эксперимента
- •6. Методы планирования экспериментов. Логические основы
- •6.1. Основные определения и понятия
- •6.2. Пример хорошего и плохого эксперимента
- •6.3. Планирование первого порядка
- •6.3.1. Выбор основных факторов и их уровней
- •6.3.2.Планирование эксперимента
- •6.3.3. Определение коэффициентов уравнения регрессии
- •6.3.4. Статистический анализ результатов эксперимента
- •6.3.5. Дробный факторный эксперимент
- •6.3.6. Разработка математической модели гидравлического режима методической печи
- •6.4. Планы второго порядка
- •6.4.1. Ортогональные планы второго порядка
- •6.4.2. Ротатабельные планы второго порядка
- •6.5. Планирование экспериментов при поиске оптимальных условий
- •6.5.1. Метод покоординатной оптимизации (Гаусса - Зейделя)
- •6.5.2. Метод крутого восхождения (Бокса-Уилсона)
- •6.5.3. Симплексный метод планирования
- •7. Компьютерные методы статистической обработки результатов инженерного эксперимента
- •7.1. Статистические функции Microsoft Excel
- •7.2.1. Общая структура системы
- •7.2.2. Возможные способы взаимодействия с системой
- •7.2.3. Ввод данных
- •7.2.4. Вывод численных и текстовых результатов анализа
- •7.2.5. Статистические процедуры системы statistica
- •7.2.6. Структура диалога пользователя в системе statistica
- •7.2.7. Примеры использования системы statistica
7.2.2. Возможные способы взаимодействия с системой
Статистический анализ данных может быть проведен пользователем в одном из следующих режимов.
Интерактивный режим работы. В этом случае взаимодействие с системой осуществляется при помощи последовательного выбора различных команд из меню. Этот способ работы применяется обычно на этапе предварительного анализа данных. Интерактивный режим работы с системой удобен на этапе выбора математической модели явления и метода статистического анализа. После того как выбор сделан, рекомендуется использовать для автоматизации выполнения рутинных задач обработки специальные макрокоманды различных типов и встроенные в систему языки (SCLиSTATISTICA BASIC).
Использование макрокоманд.В системеSTATISTICA имеется возможность записи последовательности команд в одну макрокоманду. При этом можно записывать как последовательности нажатий клавиш на клавиатуре, так и движения мыши. Это удобное средство позволяет автоматизировать выполнение часто повторяющихся шагов статистического анализа.
При помощи встроенного командного языкасистемыSTATISTICA (языкSCL–STATISTICA Command Language) пользователь имеет возможность выполнять статистическую обработку данных в пакетном режиме.
При помощи встроенного процедурного языкаSTATISTICA BASICпользователь может написать свои собственные процедуры обработки данных. Это мощный язык, ориентированный на структуру данных системыSTATISTICA, содержит большое количество специальных математических и статистических функций (например, вычисление всевозможных статистических распределений и т.д.).
7.2.3. Ввод данных
Данные вSTATISTICA организованы в виде электронной таблицы –Spreadsheet.Они могут содержать как численную, так и текстовую информацию. Данные в электронной таблице могут иметь различные форматы, например, даты, времени, научный форматы и др. Электронные таблицы вSTATISTICA поддерживают различные типы операций с данными, такие, как: операции с использованием буфера обменаWINDOWS, операции с выделенными блоками значений (аналогичноMS Excel).
Ввести данные в электронную таблицу можно одним из следующих способов.
Непосредственно ввестиих в электронную таблицу с клавиатуры. Для автоматизации ручного ввода данных вSTATISTICA имеются развитые инструментальные средства.
Вычислить новые данныена основе уже введенных данных при помощи формул, которые можно задать в электронной таблице. При этом имеется возможность быстрого доступа к большому количеству специализированных статистических функций, допускается использование логических операторов.
Воспользоваться данными, подготовленными в другом приложении. При этом доступны следующие способы ввода данных из других приложенийSTATISTICA:
операции копирования данных через буфера обмена WINDOWS;
импорт данных из наиболее популярных приложений, например, электронных таблиц, систем управления базами данных и др.;
использование механизма динамической связи DDEмежду данными вSTATISTICA и другимWINDOWSприложением. В этом случае все изменения данных, внесенные позднее в источник (WINDOWSприложение), будут автоматически (динамически) отражены в файле исходных данных для системыSTATISTICA.
На любом этапе ввода данных система STATISTICA позволяет быстро вычислить основные статистические характеристики данных, отобразить их графически и перейти к статистическому анализу.