- •Лежнюк п.Д.
- •1 Метод контрольних меж
- •1.1 Теоретичні відомості
- •1.1.1 Загальні відомості
- •1.1.2 Коротка історична довідка
- •1.1.3 Невизначеність при проведенні експерименту
- •1.1.4 Стандартна невизначеність при проведенні експерименту
- •1.1.5 Аналіз результатів повторних спостережень
- •1.1.6 Перевірка гіпотези про вид закону розподілу результатів
- •1.1.7 Методи перевірки гіпотез про вид закону розподілу
- •1.1.7.1 Критерій 2 Пірсона
- •Продовження таблиці 1.2
- •1.1.7.2 Складений критерій
- •1.1.7.3 Обробка результатів кількох серій вимірювань
- •1.1.8 Вимірювання невипадкових величин та їх реалізацій Призначення контрольних меж. Рівноточні виміри постійної величини
- •1.1.9 Статистична характеристика якості продукції
- •1.1.10 Статистичний контроль якості продукції
- •1.1.11 Техніка контрольних карт
- •1.1.12 Форма контрольної карти типу "середнє-розмах"
- •2 Однофакторний дисперсійний аналіз
- •2.1 Теоретичні відомості
- •2.1.1 Постановка задачі
- •2.1.2 Постановка задачі в загальному вигляді
- •2.1.4 Ідея дисперсійного аналізу
- •2.1.6 Розкладання сум квадратів
- •2.1.7 Оцінка дисперсій
- •2.1.8 Оцінка впливу фактора
- •2.1.9 Випадок нерівнокількісних спостережень
- •2.1.10 Розрахункові формули для суми
- •3 Багатофакторний дисперсійний аналіз
- •3.1 Теоретичні відомості
- •3.1.1 Постановка задачі
- •3.1.2 Розкладання сум квадратів
- •3.1.3 Оцінка дисперсій
- •3.1.4. Оцінка впливу факторів
- •3.1.5 Розрахункові формули для сум
- •3.1.6. Опорна стрижнева порцелянова ізоляція
- •4.1 Теоретичні відомості
- •4.2 Багатофакторний експеримент
- •4.2.1 Вибір моделі
- •4.2.2 Повний факторний експеримент
- •4.2.3 Дробовий факторний експеримент
- •4.2.4 Проведення експерименту і обробка його результатів
- •4.2.5 Прийняття рішень
- •4.2.6 Випробування при підвищених і граничних навантаженнях
- •5 Лабораторна робота № 1
- •5.2 Хід роботи
- •5.3 Приклад виконання завдання
- •5.3.1 Завдання
- •5.3.2 Рішення задачі
- •5.4 Варіанти завдань
- •5.5 Контрольні питання
- •6 Лабораторна робота № 2 однофакторний дисперсійний аналіз
- •6.2 Хід роботи
- •6.3 Приклад виконання завдання
- •6.3.1 Завдання
- •6.3.2 Рішення задачі
- •6.4 Варіанти завдань
- •6.5 Контрольні питання
- •7 Лабораторна робота № 3 багатофакторний дисперсійний аналіз
- •7.2 Хід роботи
- •7.3 Приклад виконання завдання
- •7.3.1 Завдання
- •7.3.2 Рішення задачі
- •Двофакторний аналіз
- •7.4 Варіанти завдань
- •7.5 Контрольні питання
- •8 Лабораторна робота № 4
- •8.2 Теоретичні відомості
- •8.3 Хід роботи
- •8.4 Контрольний приклад
- •8.4.1 Домашня підготовка
- •8.4.2 Робота в лабораторії
- •8.5 Формули для розрахунку
- •8.6 Варіанти завдань
- •8.7 Контрольні питання
- •Література
- •Навчальне видання
3.1.2 Розкладання сум квадратів
Відповідно до основної ідеї дисперсійного аналізу розкладемо суму S квадратів відхилень спостережень від загального середнього на компоненти, що відповідають перерахованим факторам.
![]()
![]()
![]()
![]()
де
(3.5)
-
загальна сума квадратів, характеризує
розсіювання окремих спостережень
у загальній сукупності за рахунок впливу
усіх факторів,
(3.6)
- сума квадратів відхилень "усередині серій". Сума характеризує розсіювання окремих спостережень за рахунок впливу фактора випадковості.
(3.7)
-
сума
квадратів відхилень “між рядками”.
Сума
характеризує розсіювання середніх
за рядками в результаті дії фактора
випадковості (з дисперсією середнього
рядка
),
фактораx1
(з дисперсією
)
і фактора взаємодії (з дисперсією
середнього для кожного рядка
).
(3.8)
-
сума квадратів відхилень "між
стовпцями". Сума
характеризує розсіювання середніх
по стовпцях в результаті дії фактора
випадковості (з дисперсією середнього
стовпця
),
фактораx2
(з дисперсією
)
і фактора взаємодії (з дисперсією стовпця
),
(3.9)
-
сума квадратів відхилень "між серіями".
Сума
характеризує розсіювання середніх
серій в результаті дії фактора випадковості
(з дисперсією середнього серії
)
і фактора взаємодії (з дисперсією
).
3.1.3 Оцінка дисперсій
Суми квадратів S, S0, S1, S2, S12, розділені кожна на відповідну їй кількість ступенів свободи , 0, 1, 2, 12, дають незміщені оцінки диспер-сії відтворення 2.
1)
вибіркова загальна дисперсія за всіма
спостереженнями
(3.10)
з кількістю ступенів свободи
,
2) вибіркова дисперсія розсіювання "усередині серій" або залишкова оцінка є середньозваженою дисперсією за всіма серіями спостережень
(3.11)
з кількістю ступенів свободи
![]()
3) вибіркова дисперсія розсіювання "між рядками"
(3.12)
з кількістю ступенів свободи
![]()
4) вибіркова дисперсія розсіювання "між стовпцями"
![]()
(3.13)
з кількістю ступенів свободи
![]()
5) вибіркова дисперсія розсіювання "між серіями"
![]()
(3.14)
з кількістю ступенів свободи
![]()
Кількість ступенів свободи перевіряється за співвідношенням
(3.15)
3.1.4. Оцінка впливу факторів
Аналіз значимості впливу факторів x1, x2 та їхньої взаємодії x1, x2 проводиться за критерієм Фішера при обраному рівні значимості q у такому порядку:
1) вплив факторів x1 і x2 відповідно з дисперсіями
![]()
(3.16)
визнається
значним
якщо виявиться значною відповідно,
відмінність
від
і
від
,
тобто якщо відповідний критерій

(3.17)
Якщо
одне з цих дисперсійних відношень
незначне, тобто вплив відповідного
фактора, незначне
або
,
то для дисперсії
ми одержимо дві оцінки
і
або
і
,відповідно, які можна об’єднати в
зведену оцінку
(3.18)
або
(3.19)
з великою кількістю ступенів свободи
![]()
![]()
Якщо
два дисперсійних відношення, тобто
впливи обох факторів, незначні
і
, то оцінки
,
і
для дисперсії
можна об’єднати в зведену
(3.20)
з великою кількістю ступенів свободи
![]()
2) вплив взаємодії x1x2 з дисперсією
(3.21)
визнається
значним
якщо відмінність
і
виявиться значною, тобто, якщо критерій
(3.22)
У
протилежному випадку вплив взаємодії
вважається незначним
і обидві оцінки
і
для2
можна об’єднати в одну
(3.23)
з
великою кількістю ступенів свободи
![]()
Якщо вплив факторів x1, x2 і їхньої взаємодії x1x2 незначні, то дисперсію відновлення можна оцінити вибірковою загальною дисперсією s2.
