
- •Вероятностное описание погрешностей измерения
- •1. Случайные события и их вероятности
- •2. Случайные величины и их распределения
- •3. Числовые характеристики случайных величин
- •4. Распределения, часто встречающиеся в задачах метрологии
- •5. Системы случайных величин и их характеристики
- •Введение
- •Научно-техническое
- •Законодательное
- •1.2 Средства измерения и их основные характеристики
- •Средства измерения
- •Измерительные приборы
- •Характеристики средств измерения
- •1.3. Государственная система обеспечения единства измерений
- •Эталоны
- •Электрические измерения
- •2. Погрешности измерений
- •2.1 Классификация
- •Погрешности измерения
- •Методы борьбы с систематическими погрешностями
- •2.3. Нормирование погрешностей средств измерений
- •3. Обработка результатов измерений
- •3.3. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.6. Погрешности косвенных измерений
- •Вероятностное описание погрешностей измерения
- •1. Случайные события и их вероятности
- •2. Случайные величины и их распределения
- •3. Числовые характеристики случайных величин
- •4. Распределения, часто встречающиеся в задачах метрологии
- •5. Системы случайных величин и их характеристики
- •1. Необходимые сведения из математической статистики.
- •1.1. Выборка. Статистика.
- •1.2. Оценивание параметров
- •1.3. Несмещенные и состоятельные оценки.
- •1.4. Точность оценивания параметров
- •1. Введение
- •2. Обработка результатов прямых измерений
- •2.1. Точечное оценивание
- •2.2. Оценивание с помощью доверительных интервалов
- •2.3. Примеры решения задач Опыты Милликена [1, стр.102].
- •Проверка статистических гипотез
- •1. Проверка гипотезы о равенстве математического ожидания заданному значению
- •2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсии заданному значению
- •3. Проверка гипотезы о равенстве двух дисперсий
- •4. Резко выделяющиеся наблюдения
- •5. Примеры решения задач
- •5.1. Проверка гипотез
- •5.2. Опыты Кэвендиша [1, стр.105]
- •Обработка результатов прямых неравноточных измерений
- •1. Точечное оценивание
- •2. Оценивание с помощью доверительных интервалов
- •3. Пример неравноточных измерений
- •Обработка результатов совместных измерений
- •1. Случай линейной системы уравнений
- •2. Случай нелинейной системы уравнений
- •3. Важные частные случаи
- •3.1. Случай равноточных измерений
- •3.2. Линейная регрессия
- •3.3. Полиномиальная регрессия
- •4. Примеры совместных измерений
- •4.1. Исследование зависимости сопротивления проводника от температуры
- •4.2. Исследование зависимости поверхностного натяжения от потенциала электрода
- •Раздел 4
- •4.1 Основные определения
- •4.1.1 Параметры оптимизации.
- •4.1.2. Факторы.
- •4.1.3 Выбор модели
- •4.2 Пассивные эксперименты.
- •4.3. Активный эксперимент.
- •4.3 Полный факторный эффект.
- •4.3.1 Принцип решения перед планированием.
- •4.3.2 Полный факторный эксперимент типа
- •4.3.3. Понятия о дробной реплике
- •4.2.4 Свойства полного факторного эксперимента.
- •4.3 Крутое восхождение по поверхности отклика.
- •5.2 Активные преобразователи.
- •5.2.1 Пассивные преобразователи.
- •5.2.2 Активные масштабные преобразователи
- •5.3 Измерительные механизмы приборов и их применение.
- •5.3.1Магнитоэлектрические механизмы
- •5.3.2 Электродинамические механизмы
- •5.3.3 Ферродинамические механизмы
- •Компенсаторы
- •4.4.5 Автоматические компенсаторы.
- •4.4.6 Графические самопишущие электроизмерительные приборы (сэп).
- •4.4.6 Светолучевые осциллографы.
- •5.6 Электронные измерительные приборы.
- •Ацпаналогово-цифровой преобразователь.
- •Погрешность квантования
- •6.3. Дискретизация по времени и восстановление непрерывных функций.
- •6.3.1. Теорема Котельникова.
- •6.3.2. Критерии выбора отсчетов и способы восстановления непрерывных функций.
- •6.3.3. Восстановление непрерывных функций интерполяционными полиномами.
- •7.4. Технические характеристики цип.
- •6.5.1. Цифровые фазометры.
- •6.6. Цифровые измерительные приборы для измерения постоянных напряжений и токов.
- •6.6.1. Цифровые вольтметры временного преобразования.
- •6.9. Цип с микропроцессорами.
- •6. Оценивание распределений.
- •6.1. Параметрическое и непараметрическое оценивание.
- •6.2. Гистограмма.
- •6.3. Оценка функции распределения.
- •6.5.2. Цифровые частотомеры (цч)
- •5.6.2 Цифровые вольтметры частотного преобразования
- •5.7 Цифровые измерительные приборы для измерения переменных напряжений и токов.
- •5.8 Цип для измерения параметров электрических цепей
- •5.6.2. Цифровые вольтметры частотного преобразования.
- •Фи – формирователь импульсов стабильной вольтсекундной
4.3 Полный факторный эффект.
4.3.1 Принцип решения перед планированием.
а) Оценить границы области определения факторов.
Выбор экспериментальной области факторного пространства связан с тщательным анализом априорной информации.
б) Выбор основного уровня.
в) Выбор интервалов выравнивания.
Интервалом выравнивания называется некоторое число (свое для каждого фактора) прибавление которого к основному уровню дает верхний уровень, а вычитание из основного уровня - нижний уровень.
Выбор масштаба
-
координатное значение фактора
-
натуральное значение фактора
-
натуральное значение основного уровня
-
интервал выравнивания
j – номер фактора
4.3.2 Полный факторный эксперимент типа
Эксперимент в котором реализуются всевозможные сочетания уровней факторов, называются полным факторным экспериментом.
Номер опыта |
|
|
|
|
Буквенное обозначение |
У |
1 |
+ |
-1 |
-1 |
+1 |
(1) |
|
2 |
+ |
+1 |
-1 |
-1 |
a |
|
3 |
+ |
-1 |
+1 |
-1 |
b |
|
4 |
+ |
+1 |
+1 |
+1 |
ab |
|
(## стр 89)
Рассказать про приемы формирования матриц плана эксперимента.
N |
|
|
|
|
|
|
|
|
Б.О. |
Y
|
1 |
+ |
- |
- |
- |
+ |
+ |
+ |
- |
(1) |
|
2 |
+ |
+ |
- |
- |
- |
- |
+ |
+ |
|
|
3 |
+ |
- |
+ |
- |
- |
+ |
- |
+ |
|
|
4 |
+ |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
- |
- |
|
|
5 |
+ |
- |
- |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
С |
|
6 |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
+ |
- |
- |
|
|
7 |
+ |
- |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
- |
|
|
8 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
|
Рассказать про буквенные обозначения.
(1) - все факторы на нижних уровнях
a,b,c - соответствующий фактор на верхнем уровне, а остальные на нижних.
ab,bc - два указанных фактора на верхних уровнях а остальные на нижних.
Если k фаворов и все на двух уровнях, то ПФЭ с матрицей планирования 2(")
Про активность модели! . Или можно оценить парные (смешанные факторы)
взаимодействия.
Но
оценить
не удается, т.к. столбец с
не будет отличаться от (1). Поэтому
оценивается
,
,
,
См. пункт 8.4.3
Для оценки влияния линейной модели, т.е. (ф-ла стр 89) достаточно КН опыте
а в ПФЭ 2("), т.е. с ростом k возрастает избыточность экспериментов. По этому
ограничиваются дробными репликами. В чем же идея: Имеем модель, т.е.
достаточно
КН опыте в ПФЭ ,
т.е. с ростом k
возрастает
избыточность экспериментов. Поэтому
часто организуются дробными репликами.
В чем же идея :
Имеем
модель
Для этого достаточно 4x опытов: 4 вместо 8. Т.е. можно взять 2k, а не 2k
и
вместо парного взаимодействия
.Оценки
(стр 90,91,92 таб и ф-лы)
4.3.3. Понятия о дробной реплике
N |
|
|
|
|
Б.О. |
У |
1 |
+ |
- |
- |
+ |
|
|
2 |
+ |
+ |
- |
- |
a |
|
3 |
+ |
- |
+ |
- |
b |
|
4 |
+ |
+ |
+ |
+ |
abс |
|
1 –ая полуреплика (c,a,b,abc)
2 – ая полуреплика (1),ac,bc,ab
Как
разбивать
на полуреплики ?
Понятие генерирующего соотношения
;
;
каждая реплика задается определяющим контрастом – соотношением, задающего элемента первого столбца
;
Для
;
;
;
;
;
d,ae,be,abd,cde,ac,be,abcde
????(на стр 91)
(##стр 92)
Когда
добавляем
,то ,пологая
имеем две полуреплики
(1),
ad, bd, ab, cd, ac, bc, abcd
d
, a , b ,abd, c ,acd, bcd, abc
;
;
;
П.Ф.Э.
с матрицей
D.P.
П.Ф.Э. с
матрицей
Примеры:
Uщем
модель
N |
|
|
|
y |
1 |
+1 |
- |
- |
y1 |
2 |
+ |
+ |
- |
y2 |
3 |
+ |
- |
+ |
y3 |
П.Ф.Э.
22
Если теперь k1=8 и k2=31 N1=8 , N2=32
27-4 231-26 N1=8
, N2=32
Задача о точном взвешивании.
x1, x2, x3
23-1 с a b abc
x1 |
x2 |
x3 |
y |
- |
- |
- |
yo |
+ |
- |
- |
y1 |
- |
+ |
- |
y2 |
- |
- |
+ |
y3 |
23-1 с a b abc
x1 |
x2 |
x3 |
y |
- |
- |
+ |
yo |
+ |
- |
- |
y1 |
- |
+ |
- |
y2 |
+ |
+ |
+ |
y3 |
xi=yi-yo
(##стр 93)