Математическое моделирование при планировании экспериментов на трех уровнях факторов. Черный А.А. - 69 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

69
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ
1.
Почему математическое моделирование стало возможным в ус-
ловиях применения компьютерной техники?
2.
Что дает ортогонализация матриц при математическом модели-
ровании, почему надо выполнять ортогонализацию матрицы
для каждого фактора отдельно?
3.
Можно ли рассчитать независимо друг от друга коэффициенты
регрессии и дисперсии в их определении, если матрицы не об-
ладают ортогональностью?
4.
Как сделать матрицы ортогональными и как рассчитываются
коэффициенты ортогонализации?
5.
Почему уравнение регрессии – многочлен, от чего зависит ко-
личество членов в уравнении регрессии, количество коэффици-
ентов регрессии, количество опытов в плане?
6.
Какие условия должны соблюдаться при выборе интервалов
варьировании факторов?
7.
Как выявляется существенное влияние фактора на показатель
процесса, можно ли использовать при моделировании ком-
плексные факторы?
8.
Если факторы носят качественный характер, то как их выра-
жать при математическом моделировании?
9.
Почему рационально выявлять дисперсию опытов на среднем
уровне факторов и сколько надо в этом случае производить экс-
периментов?
10.
Как определяется статистическая значимость коэффициентов
регрессии и что надо делать с теми коэффициентами, которые
статистически незначимы?
11.
В каких случаях коэффициенты регрессии становятся статисти-
ческими незначимыми, о чем свидетельствует незначимость ко-
эффициентов?
12.
Почему надо несколько раз выполнять математическое модели-
рование, меняя величины показателей степени факторов?
13.
Если математическая модель – адекватна, то зачем надо выяв-
лять ее точность, как это делается?
14.
Как анализируются математические модели и результаты рас-
четов по ним, надо ли сравнивать результаты расчетов с прак-
тическими данными?
15.
Какие преимущества достигаются при математическом модели-
ровании? 
                    КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1.    Почему математическое моделирование стало возможным в ус-
      ловиях применения компьютерной техники?
2.    Что дает ортогонализация матриц при математическом модели-
      ровании, почему надо выполнять ортогонализацию матрицы
      для каждого фактора отдельно?
3.    Можно ли рассчитать независимо друг от друга коэффициенты
      регрессии и дисперсии в их определении, если матрицы не об-
      ладают ортогональностью?
4.    Как сделать матрицы ортогональными и как рассчитываются
      коэффициенты ортогонализации?
5.    Почему уравнение регрессии – многочлен, от чего зависит ко-
      личество членов в уравнении регрессии, количество коэффици-
      ентов регрессии, количество опытов в плане?
6.    Какие условия должны соблюдаться при выборе интервалов
      варьировании факторов?
7.    Как выявляется существенное влияние фактора на показатель
      процесса, можно ли использовать при моделировании ком-
      плексные факторы?
8.    Если факторы носят качественный характер, то как их выра-
      жать при математическом моделировании?
9.    Почему рационально выявлять дисперсию опытов на среднем
      уровне факторов и сколько надо в этом случае производить экс-
      периментов?
10.   Как определяется статистическая значимость коэффициентов
      регрессии и что надо делать с теми коэффициентами, которые
      статистически незначимы?
11.   В каких случаях коэффициенты регрессии становятся статисти-
      ческими незначимыми, о чем свидетельствует незначимость ко-
      эффициентов?
12.   Почему надо несколько раз выполнять математическое модели-
      рование, меняя величины показателей степени факторов?
13.   Если математическая модель – адекватна, то зачем надо выяв-
      лять ее точность, как это делается?
14.   Как анализируются математические модели и результаты рас-
      четов по ним, надо ли сравнивать результаты расчетов с прак-
      тическими данными?
15.   Какие преимущества достигаются при математическом модели-
      ровании?


                                 69

Страницы