Автор работы: Пользователь скрыл имя, 25 Апреля 2013 в 17:20, лабораторная работа
3. По трем первым столбцам рассчитали дисперсию D и стандартное отклонение s технологической переменной двумя способами. Которые представлены в таблице 2.
4. По первому столбцу строим гистограммы 2 способами.
1 способ. С помощью анализа данных. Разность мин и мак разбиваем на интервалы с диапазонам 0,2 расчеты представлены в таблице 3
1. Выбираем данные своего варианта из прилагаемого файла «Выборка для студентов.xls». Представлены в таблице 1.
PB |
Cf |
Sifting |
Dust |
Баланс пека |
Кт |
отс |
Пена |
29,3 |
1,32 |
28,8 |
33,3 |
28,7 |
1,26 |
28,9 |
34,7 |
28,6 |
1,26 |
29,2 |
33,9 |
28,7 |
1,30 |
29,2 |
36,0 |
28,6 |
1,28 |
29,2 |
32,4 |
28,6 |
1,26 |
29,1 |
29,1 |
28,7 |
1,22 |
29,1 |
28,1 |
28,6 |
1,23 |
29,0 |
27,6 |
29,0 |
1,19 |
29,2 |
26,3 |
29,1 |
1,18 |
29,3 |
28,5 |
28,6 |
1,17 |
29,1 |
29,0 |
28,5 |
1,19 |
29,4 |
28,9 |
28,7 |
1,16 |
29,3 |
27,1 |
28,9 |
1,14 |
29,3 |
33,7 |
29,0 |
1,15 |
29,0 |
32,8 |
29,1 |
1,17 |
29,3 |
28,2 |
29,0 |
1,20 |
29,4 |
27,5 |
28,9 |
1,21 |
29,5 |
28,9 |
29,0 |
1,22 |
29,4 |
32,0 |
29,1 |
1,22 |
29,4 |
31,3 |
28,8 |
1,20 |
29,5 |
30,2 |
29,2 |
1,19 |
29,8 |
37,1 |
29,3 |
1,17 |
29,8 |
36,4 |
29,7 |
1,18 |
28,3 |
37,2 |
30,0 |
1,18 |
27,8 |
39,5 |
29,8 |
1,17 |
28,3 |
36,8 |
29,7 |
1,18 |
28,6 |
37,6 |
29,4 |
1,20 |
28,7 |
39,6 |
29,9 |
1,37 |
28,5 |
32,6 |
29,6 |
1,28 |
28,8 |
35,0 |
29,8 |
1,29 |
28,7 |
41,0 |
29,6 |
1,27 |
28,8 |
39,1 |
29,4 |
1,27 |
28,6 |
42,3 |
29,5 |
1,28 |
28,5 |
44,3 |
29,3 |
1,24 |
28,6 |
44,9 |
29,8 |
1,30 |
28,6 |
44,2 |
30,0 |
1,28 |
28,6 |
52,3 |
30,1 |
1,32 |
28,9 |
48,5 |
Баланс пека |
Кт |
ОТС |
Пена |
29,9 |
1,28 |
28,6 |
35,5 |
29,6 |
1,24 |
28,8 |
29,4 |
29,9 |
1,31 |
28,4 |
31,6 |
29,5 |
1,33 |
28,5 |
34,6 |
29,5 |
1,33 |
28,4 |
34,3 |
29,5 |
1,32 |
28,5 |
36,2 |
29,3 |
1,3 |
28,2 |
37,1 |
29,3 |
1,26 |
27,7 |
32,1 |
29,8 |
1,26 |
28,3 |
33,5 |
30,0 |
1,31 |
28,6 |
38,2 |
30,0 |
1,35 |
28,4 |
41,5 |
30,0 |
1,33 |
28,5 |
42,4 |
29,6 |
1,3 |
28,6 |
40,6 |
Таблица 1 – Вариант работы №7
2. По каждому столбцу данных рассчитали среднее значение технологической переменной, сумму, минимальное и максимальное значение с помощью функций СУММ, СРЗНАЧ, МИН, МАКС Microsoft Excel. Расчеты представлены в таблице 2.
Таблица 2 – Расчеты по данным варианта
Баланс пека |
Кт |
ОТС |
Пена | |
Среднее значение |
29,3 |
1,25 |
28,8 |
35,2 |
Сумма |
1495,5 |
63,60 |
1470,8 |
1795,0 |
Минимум |
28,5 |
1,1 |
27,7 |
26,3 |
Максимум |
30,1 |
1,37 |
29,8 |
52,3 |
Дисперсия (D) |
0,23163 |
0,0037 |
0,21926 |
34,4216 |
Стандартное откланение (Ϭ) |
0,48128 |
0,06079 |
0,46825 |
5,86699 |
3. По трем первым столбцам рассчитали дисперсию D и стандартное отклонение s технологической переменной двумя способами. Которые представлены в таблице 2.
4. По первому столбцу строим гистограммы 2 способами.
1 способ. С помощью анализа данных. Разность мин и мак разбиваем на интервалы с диапазонам 0,2 расчеты представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Карман интервалов.
Карман интервалов |
Диапазон |
28,5 |
0,2 |
28,7 |
|
28,9 |
|
29,1 |
|
29,3 |
|
29,5 |
|
29,7 |
|
29,9 |
|
30,1 |
Из полученных расчетов получаем таблицу 4 и гистограмму (рис. 1).
Таблица 4 – Число попаданий
Карман интервалов |
Частота |
28,5 |
1 |
28,7 |
8 |
28,9 |
3 |
29,1 |
7 |
29,3 |
2 |
29,5 |
8 |
29,7 |
9 |
29,9 |
6 |
30,1 |
6 |
Еще |
1 |
Рисунок 1 – Гистограмма
2 Способ. Строим гистограмму, по столбцу 1 (Баланс пека) (Таблица 1 – Вариант работы №7) самостоятельно выбираем интервалы и подсчитываем число попаданий в них. Расчет представлен в таблице 5. По этим данным строим гистограмму, представленную на рисунке 2.
Таблица 5 – Интервалы и число попаданий
(28,5: 28,6) |
1 |
(28,6; 28,7) |
5 |
(28,7; 28,8) |
4 |
(28,8: 28,9) |
1 |
(28,9; 29,0) |
2 |
(29,0; 29,1) |
4 |
(29,1; 29,2) |
3 |
(29,2; 29,3) |
1 |
(29,3; 29,4) |
5 |
(29,4: 29,5) |
2 |
(29,5; 29,6) |
4 |
(29,6; 29,7) |
4 |
(29,7; 29,8) |
2 |
(29,8; 29,9) |
4 |
(29,9; 30) |
3 |
(30; 30,1) |
6 |
Рисунок 2 – Гистограмма
5. Находим парные коэффициенты корреляции между переменными. Представлены в таблице 6.
Таблица 6 – Парные коэффициенты корреляции
Баланс пека |
Кт |
Отс |
Пена | |
Баланс пека |
1 |
|||
Кт |
0,45464 |
1 |
||
Отс |
-0,662 |
-0,4632 |
1 |
|
Пена |
0,65923 |
0,4161 |
-0,4368 |
1 |
6. Строим двумя способами парную линейную регрессию между переменными, имеющими наибольший по модулю коэффициент парной корреляции. Расчеты представлены на рисунке 3 и в таблице 7.
Строим точечный график и линию тренда по 1 столбцу (Баланс пека) и 4 столбцу (Отс).
Рисунок 3 – Зависимость ОТС от Баланса пека
С помощью анализа данных тех же коэффициентов получаем данные они приведены в таблице 7.
7. По наименьшему коэффициенту корреляции выбираем переменные (Таблица 1) и график (Рисунок 4). Выбираем линию тренда более точно описывающую зависимость между исходными данными, в данном случае - степенную.
Рисунок 4 – Зависимость КТ от пены
Строим график зависимости пены от КТ, так же две линии тренда линейную и полиномиальную 3 степени. Расчеты представлены на рисунке 5.
Рисунок 5 – Зависимость пены от КТ
8. Строим уравнение множественной линейной регрессии, которое описывает зависимость показателя качества процесса ( четвертый столбец) от трех переменных процесса (три первых столбца) с помощью пакета анализ данных. Расчеты представлены в таблице 8.
По данным таблицы 8 можем составить уравнение:
Вывод: В данной работе определили связь между несколькими величинами с помощью корреляционного анализа (таблица 6), где определили наибольший (0,66) и наименьший (0,41) коэффициенты корреляции. Регрессионный анализ строили двумя способами. Первый способ по наибольшему коэффициенту корреляции (0,66), между параметрами Баланс пека и ОТС по таблице 1 результаты анализа представлены в таблице 7, второй способ это зависимость одной переменной от трех других (таблица 8) по результатам анализа построили регрессионное уравнение 1, показывающее зависимость между показателем качества и 3 переменными процесса .