
- •Содержание
- •Введение
- •1Лабораторный практикум
- •1.1Получение математических моделей процессов резания методом полного факторного эксперимента
- •Статистическое планирование эксперимента. Выбор параметра оптимизации и независимых факторов. Построение матриц полного факторного эксперимента.
- •1.1.2 Получение математической модели
- •1.1.3 Проверка адекватности модели
- •1.1.4 Лабораторная работа №1
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.2 Получение математических зависимостей моделированием процессов износа изделий и материалов
- •1.2.1 Особенности моделирования процесса износа
- •1.2.2 Лабораторная работа №2 Исследование износостойкости различных материалов моделированием процесса износа
- •Содержание и порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.2.3 Лабораторная работа №3
- •Оборудование, приборы, инструменты, заготовки
- •Содержание и порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.3 Построение моделей в среде Excel for Windows
- •1.3.1 Построение линейной модели в Excel (пример)
- •1 Настройка пакета анализа
- •2 Ввод данных
- •3 Нахождение основных числовых характеристик
- •4 Нахождение коэффициента корреляции
- •5 Нахождение параметров линейной регрессии
- •6 Расчет доверительного интервала для прогноза
- •7 Построение доверительной области для прогноза
- •8 Расчет максимального % ошибки прогнозирования
- •9 Выводы по работе
- •1.3.2 Построение степенной модели в Excel (пример)
- •1 Настройка пакета анализа
- •2 Ввод данных
- •3 Нахождение основных числовых характеристик
- •4 Нахождение коэффициента корреляции
- •5 Нахождение параметров линейной регрессии
- •1.3.3. Пример построения многофакторной линейной модели в Excel
- •1 Настройка пакета анализа
- •2 Ввод данных
- •3 Нахождение основных числовых характеристик
- •4 Нахождение параметров линейной регрессии
- •5 Выводы по работе
- •1.3.4 Лабораторная работа № 4 Построение однофакторных регрессионных моделей в приложении
- •Содержание и порядок выполнения работы
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •1.3.5 Лабораторная работа № 5 Построение линейной многофакторной модели в приложении
- •2 Методические указания к практическим занятиям
- •2.1 Моделирование процесса резания методом линейного программирования Практическое занятие 1
- •2.1.2 Содержание отчёта
- •2.1.3 Контрольные вопросы
- •2.2 Исследование вероятностных эксплуатационных характеристик режущих инструментов Практическое занятие 2
- •2.2.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.2.2 Содержание отчета
- •2.2.3 Контрольные вопросы
- •2.3 Определение закона распределения периода стойкости инструмента при малых объемах испытаний Практическое занятие 3
- •2.3.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.3.2 Содержание отчета
- •2.4 Получение математических моделей методом полного факторного эксперимента Практическое занятие 4
- •2.4.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.4.2 Содержание отчёта
- •2.4.3 Контрольные вопросы
- •2.5 Получение математических моделей методами теории корреляции Практическое занятие 5
- •2.5.1 Содержание и порядок выполнения работы
- •2.5.2 Содержание отчета
- •2.5.3 Контрольные вопросы
- •3.1 Задание на расчетно-графическую работу
- •3.2 Порядок выполнения работы
- •3.3 Проверка соответствия статистического распределения теоретическому по критерию Пирсона (æ²)
- •3.4 Проверка соответствия статистического распределения теоретическому по критерию Колмогорова (n)
- •Статистическое, 2- теоретическое;
- •Список рекомендованной литературы
- •Приложение а Справочные таблицы для проверки адекватности математических моделей
- •Приложение б Пример выполнения расчетно-графической работы
- •84313, М. Краматорськ, вул. Шкадінова, 72
1.3.1 Построение линейной модели в Excel (пример)
1 Настройка пакета анализа
Для проведения анализа в пакете Excel должен быть установлен «Пакет анализа». Путь: Сервис – Надстройки – Пакет анализа – Ок.
После этого в меню «Сервис» добавится строка «Анализ данных»:
2 Ввод данных
Исходные данные вводятся на рабочий лист пакета Excel (таблица 1.13).
Таблица 1.13 - Исходные данные для получения модели
-
Строки Excel
Столбцы Excel
A
B
1
x
y
2
8540
38,34
3
2911
44,69
4
6630
39,4
5
8492
38,93
6
2901
46,96
7
5410
39,48
8
1920
46,05
9
2569
43,5
10
3520
56,11
11
2340
42,79
12
6921
40,15
13
7671
40,44
14
1586
69,76
15
3223
42,99
16
7224
40,69
По исходным данным строится корреляционное поле с помощью «Мастера диаграмм», тип диаграммы - точечная.
Диаграмма форматируется таким образом, чтобы наиболее ясно представлялись исходные данные. Например:
3 Нахождение основных числовых характеристик
Чтобы найти основные числовые характеристики, выбираем пункт меню Сервис – Анализ данных – Описательная статистика.
Здесь: задаем входной интервал для x и y – А1:В16; устанавливаем флажок в окошках «Метки» и «Итоговая статистика»; «Выходной диапазон» – на новый лист или указать выходной интервал (блок из 15 строк и 4 столбцов для однофакторной регрессии, 15 на 6 – для двухфакторной) на исходном листе.
Получается следующая таблица для однофакторной регрессии (таблица 1.14).
Таблица 1.14 – Основные числовые характеристики
-
x
y
Среднее
4790,533
42,68533
Стандартная ошибка
657,9484
0,888182
Медиана
3520
42,79
Мода
#Н/Д
#Н/Д
Стандартное отклонение
2548,223
3,439913
Дисперсия выборки
6493442
11,833
Эксцесс
-1,71267
-0,64459
Асимметричность
0,280614
0,567193
Интервал
6954
11,42
Минимум
1586
38,34
Максимум
8540
49,76
Сумма
71858
640,28
Счет
15
15