Слайд 2ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОСТРОЧНЫХ СРЕДНИХ И
ДИСПЕРСИЙ
.
где (n – 1) – число степеней
свободы, равное количеству
опытов минус единица.
Слайд 3ИСКЛЮЧЕНИЕ 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 4ИСКЛЮЧЕНИЕ 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 5Проверка 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 6Критерий Фишера
f1 = n1-1; f2 = n2-1.
Если F ≤ Fтаб ,
то дисперсии однородны, а измерения равноточны.
Слайд 7КРИТЕРИЙ КОХРЕНА
fu = n-1 fΣ = N.
Если Gр ≤ Gкр ,
то дисперсии однородны, а измерения равноточны.
Слайд 8ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ
где i = 1, 2, ..., N; q = 1,
2, ..., n.
Слайд 9ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ
Величина является оценкой СКО
σy и носит название ошибки опыта.
Формула применима если n > 1. Если n=1
Ашк - предел измерения;
к% - класс точности.
Слайд 10ВЫЧИСЛЕНИЕ 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 11ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ
Расчетное значение критерия Стьюдента
tpi ≤ tкр - коэффициент
статистически незначим и отбрасывается. tкр выбирается по таблицам исходя из уровня значимости α 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.
Слайд 12ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ КОЭФФИЦИЕНТОВ
bкр = Sbi ⋅ tкр