- •3. Лекція 3. Градієнтні методи мінімізації 29
- •3.1 Постановка задачі. 29
- •5. Лекція 5. Елементи математичної статистики. 58
- •6. Лекція 6. Статистична перевірка гіпотез 67
- •1. Лекція 1. Чисельна інтеграція. Обчислення визначеного інтеграла. Оцінка похибки за правилом рунге. Уточнене по річардсону наближене значення. План лекції
- •1.2 Метод прямокутників.
- •1.3 Метод трапецій.
- •1.4 Метод Симпсона.
- •1.5 Правило Рунге для обчислення наближеного значення погрішності.
- •1.6 Уточнене по Річардсону наближене значення.
- •Застосування правила Рунге для оцінки наближеного значення визначеного інтеграла.
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •Лекція 2. Наближені методи одновимірної
- •План лекції
- •2.2 Метод відділення відрізків унімодальності.
- •Алгоритм методу
- •2.3 Метод дихотомії .
- •2.4 Метод «золотого перетину».
- •3.2 Метод найшвидшого градієнтного спуска.
- •Алгоритм методу.
- •3.3 Метод градієнтного спуску з дробленням кроку.
- •Алгоритм методу.
- •3. 4 Метод градієнтного спуску з постійним кроком.
- •Алгоритм методу
- •Метод по координатного спуску.
- •Питання для самоперевірки
- •Використовувана література
- •4. Лекція 4. Виведення формул чисельного диференціювання. Наближені методи рішення диференціних рівнянь першого порядку. Оцінка погрішності за правилом рунге. План лекції
- •4.1 Виведення формул чисельного диференціювання.
- •4.2 Постановка задачі для наближеного вирішення диференційних рівнянь першого порядку.
- •4.3 Метод Ейлера.
- •4.4 Погрішність наближеного рішення диференційних рівнянь, отриманих методом Ейлера.
- •Метод «предиктор- коректор».
- •Вдосконалений метод Ейлера.
- •Метод Рунге - Кутта
- •Правило Рунге для оцінки погрішності наближеного рішення диференційних рівнянь .
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •5.2 Найбільш важливі розподіли, застосовувані в математичній статистиці.
- •5.2.1 Нормальний розподіл.
- •Мал. 5.1 Графік функції щільності нормованої нормально розподіленої випадкової величини
- •5.2.2 Розподіл Пирсона (х2 розподіл).
- •5.2.3 Розподіл Ст’юдєнта.
- •5.2.4 Розподіл Фішера.
- •Полігон і діаграма частот.
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •6.1 Статистична гіпотеза. Статистичний критерій. Помилки, що виникають при перевірці гіпотез.
- •6.2 Перевірка гіпотези про нормальний розподіл помилок експерименту.
- •6.3. Перевірка гіпотези про погодженість думок експертів (апріорне ранжирування змінних).
- •Питання для самоперевірки
- •Література, що використовується
- •7. Лекція 7. Повний факторний експеримент
- •7.1 Задачі попереднього експерименту. Факторний простір.
- •7.2 Формулювання мети експерименту й вибір відгуків.
- •7.3 Вибір і кодування фактів.
- •7.4 Перевірка відтворюваності результатів експерименту.
- •7.5 Матриця планування
- •7.6 Розрахунок коефіцієнтів лінійної моделі й моделі з урахуванням взаємодії факторів.
- •7.7 Перевірка значимості коефіцієнтів моделі
- •7.8 Перевірка адекватності моделі об'єкту
- •7.9 Прийняття рішень за результатами планування пфе
- •8. Додатки.
- •8.1 Додаток 1.
- •8.2 Додаток 2.
- •8.3 Додаток 3.
- •9. Список літератури
- •2 Семестр.
6.2 Перевірка гіпотези про нормальний розподіл помилок експерименту.
Як правило, помилки результатів експериментів розподілені за нормальним законом .
Виберемо наступні гіпотези:
: помилки експерименту розподілені за нормальним законом;
: помилки експерименту не розподілені за нормальним законом.
Для
перевірки гіпотези
використовується
-Критерій.
Нехай
проведено
паралельних
досвідів
(
).
Для
обробки результатів експерименту
потрібно:
Розташувати значення змінної стану в не убутному порядку:
.
Обчислити:
.
Обчислити:
де
,
якщо
-
парне
й
,
якщо
-
непарне.
Коефіцієнти
вибираються з таблиці залежно від
.
Обчислити спостережуване значення критерію:
По таблиці критичних крапок знайти
- критичне значення критерію залежно
від числа ступенів волі
і
рівня значимості
:
;
Якщо спостережуване значення більше критичного
(критична
область лівостороння), то гіпотеза
приймається,
тобто помилки експерименту розподілені
за нормальним законом. У противному
випадку, якщо
,
те гіпотеза
відкидається.
Приклад 6.1
Проведений 16 паралельних досвідів. Отримано наступні значення змінної стану Y:
0.035 0.047 0.055 0.067 0.066 0.077 0.078 0.088
0.095 0.1 0.121 0.136 0.153 0.176 0.22 0.231
m = 16, q = 0,05, l = 16/2 = 8.
Відзначимо, що результати експерименту розташовані в неубутному порядку.
;
;
де значення
для m = 16 узяті з таблиці:
Спостережуване значення критерію:
.
Критичне значення критерію:
6) Тому що , , те помилки експерименту розподілені за нормальним законом.
6.3. Перевірка гіпотези про погодженість думок експертів (апріорне ранжирування змінних).
Суть методу полягає в тому, що фахівцям (експертам), добре знайомим з досліджуваним процесом, пропонується розташувати фактори в порядку убування ступеня їхнього впливу на змінну стани.
Нехай
запрошені
експертів, яким запропоновано
проранжирувати n
факторів:
.
Позначимо через
-
ранг, що виставляється експертом
фактору
.
(
;
.
Результати опитування заносяться у
зведену таблицю:
Таблиця 6.1
фактор
№ спец. |
|
|
................ |
|
1
m |
|
|
................
................ ................ ................ ................ |
|
Сума
рангів по рядку (сума рангів, що
виставляються конкретним експертом)
для всіх рядків однакова
.
Середнє
значення рангів у рядку:
Середнє значення суми рангів фіксованого фактору:
За
результатами опитування експертів
перевіряється гіпотеза
:
думка експертів погоджені, при
альтернативній гіпотезі
:
думки експертів не погоджені. Обчислюється
коефіцієнт згоди (коефіцієнт конкордації):
,
де
-
сума квадратів відхилення суми рангів
від середньої суми:
.
Максимальне
значення
.
Якщо
думки експертів погоджені, то:
Якщо думки експертів не погоджені , то: близько до 0.
Таким
чином, одержуємо, що якщо думки експертів
погоджені, те коефіцієнт конкордації
.
Якщо думки експертів повністю не
погоджені, те
.
Для
перевірки нульової гіпотези як
статистичний критерій вибираємо
випадкову величину
.
Доведено, що при
ця випадкова величина має
розподіл із числом ступенів волі
.
Таким чином, критичне значення критерію визначається по таблиці критичних крапок розподілу залежно від і Спостережуване значення:
Якщо
.,
те думки експертів погодяться. У
противному випадку думки експертів не
погоджені (критична область лівостороння).
Якщо з декількох факторів експерт жодному не може віддати перевагу, то в цьому випадку в таблицю ранжирування цим факторам він виставляє однакові дробові ранги . Коефіцієнт конкордації обчислюється по формулі:
,
де
,
де - номер експерта;
- номер повторення;
-
число однакових рангів в повторенні
;
Якщо думки експертів погоджені, то будується діаграма ранжирування. У ній по осі абсцис відкладаються фактори, по осі ординат - суми рангів у зворотному порядку. По виду діаграми судять про значимий або незначущий вплив факторів на змінну стани й про використання факторів в основному експерименті.
Приклад6.2
Для деякого технологічного об'єкта розглядаються шість факторів, що впливають на змінну стани. Думки чотирьох експертів наведені в таблиці. Перевірити гіпотезу про погодженість експертів і, якщо вона справедлива, то зобразити діаграма ранжирування.
Таблиця 6.2
фактор
№ спец |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1.5 |
5 |
1.5 |
4 |
3 |
6 |
2 |
6 |
0 |
- |
6 |
2 |
2 |
3 |
1 |
4.5 |
4.5 |
6 |
2 |
6 |
0 |
- |
6 |
3 |
2 |
3 |
1 |
5.5 |
5.5 |
4 |
2 |
6 |
0 |
- |
6 |
4 |
1.5 |
3.5 |
1.5 |
5 |
3.5 |
6 |
2 |
6 |
2 |
6 |
12 |
|
7 |
14.5 |
5 |
19 |
16.5 |
2.2 |
|
|
|
|
|
|
-7 |
0.5 |
-9 |
5 |
2.5 |
8 |
|
|
|
|
|
|
49 |
0.25 |
81 |
25 |
6.25 |
64 |
|
|
|
|
|
.
Середня
сума рангів у стовпці:
.
Сума
квадратів відхилень:
.
Обчислимо коефіцієнт конкордації:
.
Спостережуване значення критерію визначається по формулі:
.
Критичне
значення критерію знаходимо в таблиці
для рівня значимості
і числа ступенів волі
:
..
Тому що ., те думки експертів погоджені.
Мал. 6.1 Діаграма ранжирування
