Исследование отклика в области эксперимента презентация

ОРТОГОНАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ВТОРОГО ПОРЯДКА Полином второго порядка содержит первые и вторые степени факторов и число коэффициентов:

Слайд 1ИССЛЕДОВАНИЕ ОТКЛИКА В ОБЛАСТИ ЭКСПЕРИМЕНТА
Линейная модель в области экстремума неадекватна. Поэтому

переходят к уравнениям второго порядка. Чтобы построить полином, содержащий квадраты факторов. Требуется каждый фактор варьировать на трех уровнях. Выбор уровней происходит в зависимости от того какие свойства необходимо придать плану.
Ортогональное планирование предназначено для получения ортогонального плана.
Рототабельное планирование обеспечивает постоянство дисперсий в равноудаленных от центра плана точках.

Слайд 2ОРТОГОНАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ВТОРОГО ПОРЯДКА
Полином второго порядка содержит первые и вторые степени

факторов и число коэффициентов:
N2 =
Для построения таких планов можно применять трехуровневые планы: N3 = 3к.
Но N3 всегда больше N2 и их разница быстро растет с ростом к.
Поэтому вместо ПФЭ 3к используют различные композиционные планы, которые обладают меньшей избыточностью. За основу (ядро) такого плана принимается ПФЭ 2к или ДФЭ 2к-р. Ядро дополняется звездными точками и точкой в центре плана. Если звездные точки расположены симметрично относительно центра плана, то это центрально - композиционный план.


Слайд 3Планы второго порядка
При k =2 полином содержит 6 членов

При k =

3 - 11 членов


Ортогональный центрально-композиционный
план второго порядка (ОЦКП)


Слайд 4Графические изображения планов ОЦКП



Рис. 13
а) ОЦКП при k=2
б) ОЦКП при

K=3

а)

б)


Слайд 5ОЦКП для k=3


Слайд 6Расчет значений a и α







Параметры ОЦКП при числе факторов k


Слайд 7Расчет коэффициентов





Формулы для расчета коэффициентов уравнения регрессии ОЦКП, имеют вид

;


, i=1,2,...,k;

,

;


Слайд 8Расчет дисперсий

Для ОЦКП s{bj} для четырех типов коэффициентов рассчитываются по формулам:

;
;



.


Слайд 9ОТСЕИВАЮЩИЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Сложные объекты характеризуются большим числом количественных и качественных факторов. На

начальном этапе эмпирического изучения таких объектов трудно сразу спланировать активный эксперимент, возникают задачи выбора наиболее важных эффектов и отсеивания несущественных факторов.
Для решения их применяют методы ранговой корреляции, случайного баланса и дисперсного анализа.

Слайд 10МЕТОД СЛУЧАЙНОГО БАЛАНСА
Метод случайного баланса (МСБ) предназначен для выделения существенных факторов

из множества переменных и их парных взаимодействий.
МСБ состоит из этапов построения матрицы планирования и диаграмм рассеяния, выделения существенных вкладов факторов и их взаимодействий, оценки коэффициентов уравнения регрессии и статистического анализа результатов.
Исследуемые факторы должны быть смешаны случайным образом. Полученный ряд случайно смешанных факторов разбивают на группы по четыре-шесть, плюс остаток, если их общее число не кратно четырем-шести.

Слайд 11МЕТОД СЛУЧАЙНОГО БАЛАНСА
Факторы обычно варьируют на двух уровнях, устанавливая каждому основной

уровень Xi0 и интервал варьирования Hi. Взяв за основу подходящую матрицу ПФЭ или ДФЭ, для каждой группы строят матрицу ПФЭ (ДФЭ).
Общую матрицу планирования отсеивающего эксперимента образуют в результате последовательной стыковки групповых матриц путем смешивания случайным образом строк добавляемой матрицы. При этом следят за тем, чтобы среди ее столбцов не было двух с полностью совпадающими и с полностью противоположными знаками.
После реализации эксперимента производится перестройка матрицы в порядке возрастания значений отклика (матрица ранжируется).

Слайд 12МЕТОД СЛУЧАЙНОГО БАЛАНСА
По ранжированной матрице находят частные медианы Ме{Y} отдельно для

случайных результатов на верхнем (Me{Y}xi = +1) и нижнем (Me{Y}xi = -1) уровнях каждого фактора.
При четном числе опытов N по каждому столбцу отсчитывают сверху N/4 плюсов и записывают соответствующий результат. Далее берут результат следующего за этим опыта на верхнем уровне данного фактора.
Среднеарифметическое из этих двух результатов будет Me{Y}xi =+1. Аналогично рассчитывают Me{Y}xi = -1. Затем рассчитывают вклад фактора Xi в отклик Y или эффект фактора по выражению
Bxi = ( Me{Y}xi = +1 ) - ( Me{Y}xi = -1 ).

Слайд 13МЕТОД СЛУЧАЙНОГО БАЛАНСА
Численное сравнение вкладов факторов дает возможность обнаружить среди них

наиболее существенные.
Для получения более достоверных результатов, используя диаграмму рассеяния, определяют число выделяющихся точек Тxi и вычисляют критерий Gxi по формуле
Gxi = Bxi∙Txi .
При Gxi > 0 фактор считается существенным.



Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика