Математическое моделирование при планировании экспериментов на четырех уровнях факторов. Черный А.А. - 59 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

59
КОНЬРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1. Почему математическое моделирование стало возможным в условиях
применения компьютерной техники?
2. Что дает ортогонализация матриц при математическом моделирова-
нии, почему надо выполнять ортогонализацию матрицы для каждого
фактора отдельно?
3. Можно ли рассчитать независимо друг от друга коэффициенты рег-
рессии и дисперсии в их определении, если матрицы не обладают
ор-
тогональностью?
4. Как сделать матрицы ортогональными и как рассчитываются коэффи-
циенты ортогонализации?
5. Почему уравнение регрессии – многочлен, от чего зависит количество
членов в уравнении регрессии, количество коэффициентов регрессии,
количество опытов в плане?
6. Какие условия должны соблюдаться при выборе интервалов варьиро-
вании факторов?
7. Как выявляется существенное влияние фактора
на показатель процес-
са, можно ли использовать при моделировании комплексные факто-
ры?
8. Если факторы носят качественный характер, то как их выражать при
математическом моделировании?
9. Почему рационально выявлять дисперсию опытов на среднем уровне
факторов и сколько надо производить экспериментов определения
опытов?
10. Как определяется статистическая значимость коэффициентов регрес-
сии и
что надо делать с теми коэффициентами, которые статистически
незначимы?
11. В каких случаях коэффициенты регрессии становятся статистически-
ми незначимыми, о чем свидетельствует незначимость коэффициен-
тов?
12. Почему надо несколько раз выполнять математическое моделирова-
ние, меняя величины показателей степени факторов?
13. Если математическая модель – адекватна, то зачем надо выявлять ее
точность,
как это делается?
14. Как анализируются математические модели и результаты расчетов по
ним, надо ли сравнивать результаты расчетов с практическими дан-
ными?
15. Какие преимущества достигаются при математическом моделирова-
нии? 
                      КОНЬРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1.    Почему математическое моделирование стало возможным в условиях
      применения компьютерной техники?
2.    Что дает ортогонализация матриц при математическом моделирова-
      нии, почему надо выполнять ортогонализацию матрицы для каждого
      фактора отдельно?
3.    Можно ли рассчитать независимо друг от друга коэффициенты рег-
      рессии и дисперсии в их определении, если матрицы не обладают ор-
      тогональностью?
4.    Как сделать матрицы ортогональными и как рассчитываются коэффи-
      циенты ортогонализации?
5.    Почему уравнение регрессии – многочлен, от чего зависит количество
      членов в уравнении регрессии, количество коэффициентов регрессии,
      количество опытов в плане?
6.    Какие условия должны соблюдаться при выборе интервалов варьиро-
      вании факторов?
7.    Как выявляется существенное влияние фактора на показатель процес-
      са, можно ли использовать при моделировании комплексные факто-
      ры?
8.    Если факторы носят качественный характер, то как их выражать при
      математическом моделировании?
9.    Почему рационально выявлять дисперсию опытов на среднем уровне
      факторов и сколько надо производить экспериментов определения
      опытов?
10.   Как определяется статистическая значимость коэффициентов регрес-
      сии и что надо делать с теми коэффициентами, которые статистически
      незначимы?
11.   В каких случаях коэффициенты регрессии становятся статистически-
      ми незначимыми, о чем свидетельствует незначимость коэффициен-
      тов?
12.   Почему надо несколько раз выполнять математическое моделирова-
      ние, меняя величины показателей степени факторов?
13.   Если математическая модель – адекватна, то зачем надо выявлять ее
      точность, как это делается?
14.   Как анализируются математические модели и результаты расчетов по
      ним, надо ли сравнивать результаты расчетов с практическими дан-
      ными?
15.   Какие преимущества достигаются при математическом моделирова-
      нии?




                                    59

Страницы