2.6.1.Обработка экспериментальных данных.
Прежде чем приступить к планированию эксперимента, необходимо убедиться в том, что опыты воспроизводимы, Для этой цели проводят N серий из k параллельных опытов в рассматриваемой области изменения влияющих факторов. Результаты опытов заносятся в таблицу 1.
Таблица 1.
Номер серии опытов |
Результаты параллельных опытов |
yj,средн. |
sj2 | |||
1 | Y11 | Y12 | ……….. | Y1k | Y1средн | s12 |
2 | Y21 | Y22 | ……….. | Y2k | Y2средн | s22 |
3 | Y31 | Y32 | ……….. | Y3k | Y3средн | s32 |
|
|
|
|
|
|
|
J | Yj1 | Yj2 | ……….. | Yjk | Yjсредн | sj2 |
|
|
|
|
|
|
|
N | YN1 | YN2 |
| YNk | YNсредн. | SN2 |
1.Определяется среднее арифметическое значение функции отклика для любой серии опытов j (j=1,N):
, (3)
где k-количество опытов в j-той серии.
2.Оценивается дисперсия для каждой серии параллельных опытов:
. (4)
3.Определяется расчётное значение критерия Кохрена:
. (5)
4.По специальным таблицам определяют табличное значение Кохрена - GT. Они зависят от доверительной вероятности P(как правило P=0.95),от N и от f 1=k-1,
f 1 – количество степеней свободы в k-той серии опытов.
Если выполняется условие:
Gp GT , (6)
то опыты считаются воспроизводимым
5.Определяется погрешность эксперимента. Оценка дисперсии воспроизводимости выходного параметра рассчитывается по формуле:
. (7)
6. Определяется число степеней свободы эксперимента
f 2= N*(k-1) . (8)
- Лекции по математическим основам принятия оптимальных технических решений
- 1.Лекции по курсу математические основы
- 1.4. Этапы процесса принятия решений
- 1.5. Классификация задач принятия решений
- 1.6. Основные принципы принятия решений.
- 2. Оптимизация систем.
- 2.1 Постановка задачи оптимизации
- 2.3.Понятие о свойствах целевой и ограничивающих функций
- 2.4.Определение линейной системы.
- 2.5. Формальные методы построения математических моделей. Выбор факторов и переменных состояния объекта исследования
- 2.6. Планирование эксперимента
- 2.6.1.Обработка экспериментальных данных.
- 2.6.2.Полный факторный эксперимент.
- 3. Классификация методов оптимизации
- 3.1.Классификация задач оптимизации.
- 3.2.Одномерная оптимизация
- 3.2.1. Метод сканирования
- 3.2.4. Метод параболической аппроксимации
- 3.3. Многомерная оптимизация. Концепция методов.
- 3.4. Многомерная безградиентная оптимизация
- 3.8. Многомерная градиентная оптимизация
- 3.9. Методы оптимизации 1-ого порядка
- 4. Постановка задачи многокритериальной оптимизации
- 1.6 Многопараметрическая оптимизация.
- 5.Обобщенная модель управления запасами
- 6. Классическая статическая модель
- 7. Задача экономичного размера заказа с разрывами цен
- 8.Многопродуктовая статическая модель управления запасами с ограничениями вместимости.
- 9. Динамическая модель управления запасами при отсутствии затрат на оформление.
- 10. Модель управления запасами с затратами на оформление заказа.
- 11.Понятие игры. Характеристика игры. Цена игры.
- 12. Классификация игр. Определение седловой точки.
- 13.Определение смешанной стратегии. Решение игры 2*2 в смешанных стратегиях.
- 14.Типы критериальных функций в играх с природой.
- 15.Классические критерии принятия решений в играх с природой.
- 16.Производные критерии принятия решений в играх с природой
- 17.Шкала. Определение. Виды.
- 18.Экспертные методы получения количественных оценок альтернатив.
- 19.Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.
- 20.Метод анализа иерархий. Этапы.
- 21.Метод анализа иерархий. Шкала.
- 22.Метод анализа иерархий. Калибровки.
- 23.Метод анализа иерархий. Вектора приоритетов.
- 24.Метод анализа иерархий. Оценка согласованности.