Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства

Нажмите для полного просмотра!

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №2

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №3

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №4

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №5

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №6

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №7

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №8

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №9

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №10

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №11

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №12

Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства, слайд №13

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства. Доклад-сообщение содержит 13 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ МФЭ Оценка математического ожидания и дисперсии отклика в отдельных точках факторного пространства или строках плана (чаще эти оценки в ПЭ называют построчными средними Уu и построчным дисперсиям Su2 .) Проверка однородности статического материала в целях исключения грубых промахов. Проверка однородности построчных дисперсии Su2. Определение дисперсии воспроизводимости Sу2. Определение коэффициентов уравнения регрессии. Проверка статической значимости коэффициентов уравнения регрессии. Проверка адекватности модели.

Слайд 2

Описание слайда:

ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОСТРОЧНЫХ СРЕДНИХ И ДИСПЕРСИЙ .

Слайд 3

Описание слайда:

ИСКЛЮЧЕНИЕ ГРУБЫХ ОШИБОК Наличие резко отклоняющихся результатов (так назы-ваемых "грубых ошибок» или «промахов») недопустимо, поэтому сначала необходимо исключить их. Для выяснения, является ли некоторое наблюдение уq грубой ошибкой может быть применен один из статистических критериев. Критерий Стьюдента Опыт считается бракованным, если вычисленное значение критерия tP окажется по модулю больше табличного t. Значения t берутся из таблицы распределения Стьюдента.

Слайд 4

Описание слайда:

ИСКЛЮЧЕНИЕ ГРУБЫХ ОШИБОК где yumin , yumax - min и max из всех полученных откликов в точке u и сравнивнить с табличным числом задавшись числом степеней свободы fu= n - 1 и уровнем значимости .

Слайд 5

Описание слайда:

Проверка однородности построчных дисперсий Цель проверки - определить, является ли измерение отклика во всех точках равноточными или нет. Понятие однородности нескольких оценок дисперсий S12, S22 ... SN2 означает, что все величины Su2 являются оценками одной и той же дисперсии Sy2 - дисперсии воспроизводимости. В этом случае различие между оценками S12, S22 ... SN2 объясняется их случайным характером.

Слайд 6

Описание слайда:

Критерий Фишера f1 = n1-1; f2 = n2-1. Если F  Fтаб , то дисперсии однородны, а измерения равноточны.

Слайд 7

Описание слайда:

КРИТЕРИЙ КОХРЕНА fu = n-1 f = N. Если Gр  Gкр , то дисперсии однородны, а измерения равноточны.

Слайд 8

Описание слайда:

ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ

Слайд 9

Описание слайда:

ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ Величина является оценкой СКО y и носит название ошибки опыта. Формула применима если n  1. Если n=1 Ашк - предел измерения; к% - класс точности.

Слайд 10

Описание слайда:

ВЫЧИСЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ bi Использование МНК, являющегося основой регрессионного анализа, возможно при трех допущениях: Отклик подчиняется нормальному закону распределения. Значения yui - статистически независимы. Построчные дисперсии однородны. С помощью указанных выражений получают статистически независимые коэффициенты bi. Поэтому количество их в уравнении регрессии можно увеличивать по мере необходимости. Включение новых коэффициентов не изменит значений ранее вычисленных.

Слайд 11

Описание слайда:

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ Расчетное значение критерия Стьюдента tpi  tкр - коэффициент статистически незначим и отбрасывается. tкр выбирается по таблицам исходя из уровня значимости  и числа степеней свободы fi = N ( n-1 ). На практике обычно для сокращения объема расчетов вычисляют не все значения tpi , а одно значение bкр. Все коэффициенты bi меньше bкр принимаются равными нулю.