Статистические методы планирования эксперимента

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Июня 2013 в 15:27, курсовая работа

Описание работы

Целью работы является изучение методов планирования экспериментов для получения неполных степенных математических моделей статики сложных объектов, а также процедуры применения метода случайного баланса, предназначенного для выделения наиболее существенных входных переменных среди большого числа линейных факторов и их парных взаимодействий в многофакторном объекте.

Файлы: 1 файл

Курсовая.docx

— 206.11 Кб (Скачать файл)

                                                                                                              

2.3 Проверка воспроизводимости эксперимента

 

Проводится аналогично ПФЭ.

Эмпирическое значение критерия Кохрэна

Табличное значение: Gтабл=0,4546 при n1=1 и n2=16 и q =0,05.

G<Gкр, следовательно гипотеза об однородности дисперсий принимается.

Наилучшая оценка генеральной дисперсии  имеет вид: с числом степеней свободы n=N(m-1)=16*1=16.

2.4 Построение диаграммы рассеяния

 

Для уменьшения влияния помех и  получения оценки дисперсии воспроизводимости  выполняются параллельные опыты (m=2). Для каждого фактора проводится своя ордината. Слева от нее отмечаются точками те значения отклика уg, которые соответствуют положению данного фактора на нижнем уровне варьирования zig=-1, а справа - для zig=+1 (i-номер фактора; g-номер строк МП).

 

 

2.5 Последовательное выделение наиболее существенных переменных

       

Находятся частные медианы - отдельно для случайного рассеяния точек слева от ординаты и отдельно для точек справа.

Выборочной оценкой медианы  для дискретных данных в математической статистике называется такое значение случайной величины у, по обе стороны которого лежат равные количества точек измерения у, независимо от их конкретных значений.


 Разность между медианой  справа  и медианой слева называется вкладом фактора zi в целевую функцию у и обозначается (для взаимодействия ).

  


Визуальное и численное сравнение  вкладов дает возможность обнаружить наиболее существенные переменные: вклады для них являются наибольшими. Но в ряде случаев абсолютная величина вкладов не является достаточным  критерием наибольшей существенности переменных. Поэтому используют  коррелированность вектор - столбцов, наличие, число и характер выделяющихся точек n.

 

Вz1

Вz2

Вz3

Вz4

Вz5

Вz6

Вz7

Вz8

слева

231,25

205,05

248,3

248,3

195,925

217,3

224,93

255,675

справа

218,55

263,1

215,95

205,05

264,05

264,05

224,9

211,8

вклад

-12,7

58

-32,35

-43,25

68,125

46,8

-0,025

-43,875

n

0

5

4

2

5

2

2

3


 

Чтобы исключить влияние наиболее существенных факторов с помощью  вкладов, их надо как бы «стабилизировать»  на одном из двух уровней варьирования. Визуальное оценивание и расчёт вкладов  с привлечением дополнительных критериев  показали, что самыми существенными  факторами являются  z5 (Bz5 = 68,125) имеющий  наибольшую абсолютную величину вклада.

Выделение наиболее существенных переменных и их ранжирование производим с помощью  вкладов. Чтобы исключить влияние наиболее существенных факторов с помощью вкладов, эти факторы надо как бы "стабилизировать" на одном из двух уровней варьирования. Сначала выделяем z5 (Bz5 = 68,125 с 5 выделющимися точками). Стабилизация z5 осуществляется вычитанием вклада со своим знаком из величины yg в тех строках, где (при стабилизации z4 на уровне ), т.е. с помощью формулы

 

,               

 где уg – исходное (опытное) значение отклика в g-й строке исходной МП; – значение отклика в g-й строке после первой (индекс "I") корректировки (стабилизации); – вклад наиболее существенного нормированного фактора. Значение yg на другом уровне варьирования ( ) остается при этом неизменным.        

      Результаты первой корректировки (стабилизации):

Стабилизация 1 (z5=-1)

z5

Yсред

Bz5

Y1

-1

83,6

68,125

83,6

1

248,3

 

180,2

-1

186,8

 

186,8

1

263,1

 

194,9

-1

205,1

 

205,1

1

479,9

 

411,8

1

175,5

 

107,3

-1

350,2

 

350,2

1

328,6

 

260,5

1

390,2

 

322,0

-1

231,3

 

231,3

-1

216,0

 

216,0

1

265,1

 

196,9

-1

167,3

 

167,3

-1

158,3

 

158,3

1

218,6

 

150,4


 

По  новым данным строим новую диаграмму рассеяния и уже по ней определяем следующую по рангу влияния переменную, имеющую наибольший вклад, после чего описанную процедуру повторяем.


Определяем  медианы, значения вкладов  и число  выделяющихся точек:

 

Вz1

Вz2

Вz3

Вz4

Вz5

Вz6

Вz7

Вz8

слева

196,9

186,8

180,2

196,9

 

183,5

190,9

205,4

справа

186,8

196,9

216,0

194,9

 

218,2

210,5

195,9

вклад

-10,1

10,1

35,8

-2,0

 

34,7

19,6

-9,5

n

4

4

3

2

 

2

2

3


 

Выделяем  z3 (Bz3 =35,8). Проверяем значимость оценки с помощью критерия Стьюдента:

Bz3

35,8

t

12,8518

t табл

2,119


t>tтабл , следовательно оценка значима. Проводим стабилизацию по z3:

Стабилизация 2 (z3=-1)

z3

Y1

Bz3

Y2

-1

83,6

35,8

83,6

-1

180,2

 

180,2

1

186,8

 

151,0

-1

194,9

 

194,9

1

205,1

 

169,3

1

411,8

 

376,0

1

107,3

 

71,6

1

350,2

 

314,4

-1

260,5

 

260,5

1

322,0

 

286,3

1

231,3

 

195,5

1

216,0

 

180,2

-1

196,9

 

196,9

-1

167,3

 

167,3

1

158,3

 

122,5

-1

150,4

 

150,4


 

Строим  диаграмму рассеяния:

Определяем  медианы, значения вкладов  и число  выделяющихся точек:

 

 

Вz1

Вz2

Вz3

Вz4

Вz5

Вz6

Вz7

Вz8

слева

194,9

151,0

 

180,2

 

165,6

181,1

187,6

справа

180,2

195,5

 

169,3

 

195,9

180,2

168,3

вклад

-14,8

44,5

 

-10,9

 

30,3

-0,9

-19,3

n

0

0

 

0

 

4

3

0


 

Выделяем  z2 (Bz2 =44,5). Проверяем значимость оценки с помощью критерия Стьюдента:

Bz2

44,5

t

15,9682

t табл

2,119


T > tтабл, оценка значима. Проводим стабилизацию по z2:

Стабилизация 3 (z2=-1)

z2

Y2

Bz2

Y3

-1

83,6

44,5

83,6

1

180,2

 

135,7

-1

151,0

 

151,0

1

194,9

 

150,5

-1

169,3

 

169,3

1

376,0

 

331,6

1

71,6

 

27,1

1

314,4

 

269,9

-1

260,5

 

260,5

1

286,3

 

241,8

1

195,5

 

151,0

-1

180,2

 

180,2

1

196,9

 

152,5

1

167,3

 

122,8

-1

122,5

 

122,5

-1

150,4

 

150,4


 

Строим  диаграмму рассеяния по новым  данным:

Определяем  медианы, значения вкладов  и число  выделяющихся точек:

 

Вz1

Вz2

Вz3

Вz4

Вz5

Вz6

Вz7

Вz8

слева

151,0

   

152,5

 

150,7

150,8

165,3

справа

165,3

   

151,0

 

160,9

160,2

151,0

вклад

14,3

   

-1,4

 

10,2

9,4

-14,3

n

0

   

0

 

5

4

0


  Наиболее существенный фактор Bz1 (т.к. он обладает максимальным владом). Проверяем значимость оценки с помощью критерия Стьюдента:

 

Bz1

14,3

t

5,12815

t табл

2,119


t > tтабл, оценка значима.

 

2.6 Выделение наиболее существенных парных взаимодействий

 

По диаграмме рассеяния определяются три наиболее значимых парных взаимодействий. В связи с тем, что число  парных взаимодействий очень велико, пользуются следующим правилом отбора наиболее существенного парного  взаимодействия по виду диаграммы рассеяния  для основных факторов.


   Для нашего случая такими парными  взаимодействиями будут z1z7, z2z3, z2z7.

Матрица планирования для парного  взаимодействия z1z7:

    

 

z1

z7

z1z7

yср

1

-1

-1

1

83,6

2

1

1

1

248,3

3

1

-1

-1

186,8

4

-1

-1

1

263,1

5

-1

1

-1

205,1

6

-1

1

-1

479,9

7

-1

-1

1

175,5

8

1

-1

-1

350,2

9

-1

1

-1

328,6

10

1

-1

-1

390,2

11

-1

1

-1

231,3

12

1

1

1

216,0

13

-1

-1

1

265,1

14

1

-1

-1

167,3

15

-1

1

-1

158,3

16

1

1

1

218,6

Информация о работе Статистические методы планирования эксперимента