Математическая обработка результатов эксперимента. Антонец И.В - 9 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

11
x
i
=
4
14x
~
i
−
; x
i
=
6
15x
~
i
−
; x
i
=
3,0
0,5 x
~
i
−
.
5. ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА
Планирование эксперимента исходит из статистического характера
зависимостей, поэтому полученные уравнения связи подвергаются тща-
тельному статистическому анализу. Цели такого анализа двоякие. С одной
стороны, извлечь из результатов эксперимента максимум информации, с
другой – убедиться в достоверности полученной зависимости, ее точности.
6. ДИСПЕРСИЯ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩАЯ ОШИБКУ ОПЫТА.
Каждый эксперимент несет
в себе какую-то ошибку опыта, для
уменьшения ее проводят повторения опытов при тех же условиях, т. е. в
каждой строке таблицы планирования. Построчные дисперсии подсчиты-
ваются по формуле
1-r
)yyv(
s
1-r
0j
2
vj
2
v
∑
=
−
=
, (7)
где r – число повторных опытов в точках плана.
Однако при написании программы, как и в случае с расчетом значе-
ния
v
y , значение построчной дисперсии удобнее вычислять в виде вектора.
Обозначим его как sv2. Элементы данного вектора вычисляются по форму-
ле (7). В программе расчет каждого элемента вектора ведется, как и в пре-
дыдущих случаях, отдельно (см. прил.2).
Значения элементов вектора приведены в табл. 5.
Таблица 5
Значения элементов вектора sv2
sv2
0
12,61
sv2
1
10,76
sv2
2
55,44
sv2
3
26,64
sv2
4
57,79
sv2
5
36,18
sv2
6
52,87
sv2
7
21,86
Дисперсия параметра оптимизации s
2
{y} есть средняя арифметиче-
ская из дисперсий всех n различных вариантов опытов (усредненная дис-
персия). При подсчете дисперсии параметра оптимизации квадрат разности
между значениями y
vj
в каждом опыте и средним значением из r повторных

Страницы