A kísérlet lefolytatása, hibák párhuzamos kísérletben a diszperziós paraméter optimalizálása, ellenőrzése
Ismerjék a tapasztalat számítási hibák, vagy ahogy gyakran nevezik, ismételhetőség hibákat.
Minden egyes kísérlet bizonytalansági elemet-ség miatt korlátozott a kísérleti ma az anyagot. Nyilatkozat az ismételt (vagy párhuzamos) tesztek nem teljesen egyezik az eredményeket, mert mindig van tapasztalata hiba (lejátszás-vezetési hiba). Ezt a hibát és ki kell értékelni a párhuzamos NYM kísérletek. Ebből a célból, a tapasztalat játszik a lehetőséggel-ség ugyanolyan körülmények között több alkalommal, és ezután-retsya számtani átlagaként eredményeket. A számtani átlag az összeg az összes eredményeit az egyes n-kisgyerekek osztva a párhuzamosok száma n
.
Eltérés az eredmények bármilyen tapasztalata a számtani átlagtól is képviselteti magát a különbséget, amely - az eredmény egy élmény. Jelenlét-neniya Az eltérés jelzi a variabilitás, a variációs értékek betétek ismételt kísérletek. Ennek mérésére a változó-ség gyakran szórás. Sion nevű variancia átlagos négyzetes értéke eltérés a középérték. Diszperziós-chaetsya jelöljük s 2, és általános képlete
.
ahol az (n - 1) - számú szabadsági fokkal egyenlő a audio kimenet sentially a kísérlet mínusz egy. Egy fokú szabadságot Execu-A hívás határozni az átlagos.
Négyzetgyöke a szórás, hozott egy pozitív-negatív-jel, az úgynevezett átlagos négyzetes eltérést ,, szabvány vagy négyzetes hiba
A szabvány méretei az ilyen nagyságú, a koto-sok, ő számított. Variációk és szabványos - a szétszórt intézkedések változékonyság. Minél nagyobb a diszperziós malomban és-dart, annál diszpergált értékeit párhuzamos OPA-nek mintegy a középértéket.
Tapasztalat hiba az összértéke, az eredmény a sok hibát :. mérési hiba tényező paraméter mérési hiba optimalizálás, stb Mindegyik hibák lehetnek, viszont osztva rész - irányadó.
A kérdés az osztályozási hibák meglehetősen bonyolult, és okoz sok vita. Példaként egy lehetséges osztályozási rendszere bemutatjuk a rendszer a könyv YV Kelnitsa „Theory of mérések error-CIÓ” (Moszkva kiadó „Nedra”, 1967).
Minden hibát két osztályba sorolhatók: a rendszer-cal és alkalmi.
Szisztematikus hibák által létrehozott tényezőkre rendszeresen, egy bizonyos irányba. A legtöbb esetben ezek a hibák lehet tanulmányozni és számszerűsíteni.
A szisztematikus hibákat kalibráló-mérhető eszköz és összehasonlítjuk a kísérleti adatok mérhető Sculpt külső körülmények között (például, alatt szelektálás Rovkov hőelem referenciapontok, ha ezt összehasonlítjuk a szeméremcsont-eszköz).
Ha rendszeres hibák által okozott külső feltételek (hőmérséklet változó, a nyersanyagok, és így tovább. D.), a nyoma-eltolás befolyásuk. Hogyan csináljuk ezt az alábbiakban mutatjuk be.
Véletlen hibák azok, amelyek megjelentek szabálytalan lyayutsya, aminek a kiváltó okai ismeretlenek, és amelyeket nem lehet figyelembe venni előre.
Szisztematikus és véletlenszerű hibák alkotják a készlet, a készlet elemi hibákat. Hogy kizárják az eszköz hiba, akkor ellenőrizni kell a berendezés a kísérlet előtt, időnként a kísérlet során, és mindig tapasztalat után. Hibák során maga a kísérlet miatt egyenetlen fűtés a reakcióközeg, idő-CIÓ A keverési módszerek, stb Megismétlésével kísérletek ilyen hibák okozhatnak nagy eltéréseket kísérletekben a kísérleti eredményeket.
Fontos, hogy kizárják az Expo kísérleti adatok baklövéseket, úgynevezett házassági ismételt kísérletek. A szemét-Oshi bármilyen mellékhatás-vizsgálatok, vannak szabályok. Annak megállapításához, a házasság használni, például, Cree THEURILLAT-Student
.
A t értéke venni a táblázatban Student t-eloszlás. Tapasztalat tartják hibás, ha a kísérleti-ing t-próba értéke modulusa nagyobb, mint a táblázatban értéket.
A variancia a kísérlet átlagolásával kapjuk meg az eltérések az összes kísérletben. Termo-lógiai elfogadni a tervezés a kísérlet, ez körülbelül kiszámításához diszperziós paraméter optimalizálás, vagy ami ugyanaz diszperziós kísérlet reprodukálhatóság
Kiszámításakor a varianciája a paraméter optimalizálási quad-patkány értéke közötti különbség yq mindegyik kísérletben, és az n átlagos értéke ismételt megfigyelések y szüksége prosummi-MENT száma szerint a kísérletek egy mátrixban N, akkor osztva N (n-1):
.
Ez a képlet használható olyan esetekben, ahol a számos ismételt kísérletek azonos az egész mátrixban.
Diszperziós reprodukálhatóság legegyszerűbb rasschity kádban, amikor a számot újra ops-nek az egyenlőség, valamennyi kísérleti pontokat. A gyakorlatban minden-ma gyakran kell kezelni azokat az eseteket, amikor az ismételt kísérletek más. Ez annak köszönhető, hogy a szemetet a bruttó megfigyelések, bizonytalanság Expo kísérletezők kijavítani néhány eredményt (ilyen esetekben van egy vágy, hogy újra és újra megismételni a tapasztalat), stb
Ezután átlagolásával szórások elszámolni vatsya javára súlyozott átlagos értéke a diszperziós figyelembe véve a több szabadsági fokkal
.
- diszperziója az i-edik kísérletben;
- száma szabadsági fok az i-edik kísérletben, azonos számú Párhuzamos kísérletekben ni mínusz 1.
A több szabadsági fokkal átlag-variancia-vesz, hogy egyenlő a számok összege szabadsági fokok diszperziók, amelynek kiszámítása.
Az ügy nem egyenlő számú megfigyelések, amit fentebb említettük, sérti a ortogonális mátrix. Ezért van nem lehet használni az együtthatókat a számítási fenti képletek. Ezt az alábbiakban tárgyaljuk.
A kísérletvezető nem szabad elfelejteni, pro-Werke egységes diszperzió, nem egységes diszperzió nem lehet átlagolni. Használat előtt a fenti képletek, szükséges, hogy biztosítsák a homogenitás varianciák integrálható.
diszperziók egységességét vizsgálja a különböző statisztikai kritériumoknak. A legegyszerűbb ilyen PWM-Fischer vizsgálat célja, hogy összehasonlítsa a két diszperzió. Fisher kritérium (F- kritérium) az aránya a nagyobb a kisebb diszperzió. A kapott értéket összehasonlítjuk a táblázatos F érték-sósav-teszttel.
Ha az érték a diszperzió otno-sheniya hosszabb a táblázatban megadott a megfelelő forráspontú-szabadsági fok és a kiválasztott szignifikancia szinten, ez azt jelenti, hogy a diszperzió jelentősen különbözik egymástól, azaz. E. Ezek nem egységes.
Ha összehasonlítjuk a variancia több mint két és szórás sokkal magasabb, mint a többiek, akkor alkalmazhatja a Cochran. Ez a kritérium alkalmas az esetekben, ahol az összes pont egy-kovoe számú ismételt kísérletek. Amikor ezt a diszperziót kiszámítani minden egyes vízszintes sorban a mátrix
.
és akkor minden a diszperziók a legnagyobb együttes Thoraya osztva összessége diszperziók. Cochran kritérium - az az arány a maximális, hogy a diszperzió mennyisége az összes diszperziók
.
variancia homogenitását a feltételezést támasztja, ha a kísérleti értékét Cochran kritérium nem előnézeti gyűrődések táblázat értékét. Akkor lehetséges, hogy átlagosan a dis-Perzsia és használata formula
.
Ha van olyan feltevés, hogy inhomogén-variancia homogenitását az esetben, ha az ismételt kísérletek neodin Covo minden ponton, akkor alkalmazhatja a Bartlett. Szerint a ismerős képlet számított variancia reprodukálhatóság
.
Továbbá, ez az érték
.
.
Itt a száma, szabadsági fok egyenlő N -1, ahol N - száma összehasonlítva diszperziók. Tervezésekor az Expo-Ify 2. típusú k jelentése egész szám egyenlő a kísérletek száma a mátrixban.
Bartlett azt mutatta, hogy a nagysága kb engedelmeskedik - eloszlás (N -1) szabadsági fokkal. Bartlett szignifikancia vizsgálat ellenőrzi a szokásos módon.
Bartlett kritérium alapján normális eloszlás-részlege. Ha eltérés van a normális eloszlás, a szétválás, a heterogenitás variancia ellenőrzés vezethet hibás eredményeket.
Ön tud nyújtani a használata az F-teszt, még abban az esetben, ha a szám a varianciák kettőnél nagyobb. Ez történik az alábbiak szerint. Az összes szórások osztják a legnagyobb és a legkisebb. F-teszt azt ellenőrzi, hogy jelentős mértékben különböznek egymás között. Világos, hogy ha a legnagyobb és legkisebb szórást nem különbözik jelentősen a diszperzió, amely köztes értékek is jelentősen különböznek egymástól. Majd az egész csoport dis-persa lehet tekinteni, mint akik az egyetlen aggregált-ség. Ilyen esetekben nincs szükség, hogy alkalmazza a Cree-THEURILLAT Bartlett.
Hatásának kiküszöbölése érdekében a rendszeres hibák által okozott külső feltételek (hőmérséklet-változás, a nyersanyagok, és laboratóriumi t. Q.), ajánlott random-POS összhangban voltak a kísérletek tervezésének tervezett mátrix. Kísérleteket kell véletlenszerűen az időt. A „randomizálást” származik az angol random - véletlenszerű.
Ha a kísérletet végzőnek olyan információt előtti állandó változások a külső környezet, a nyersanyagok, berendezések és így tovább. N. Célszerű megtervezni a kísérletet úgy, hogy a hatás a külső feltételek volt CME-shan egy specifikus kölcsönhatás, ami nem nagy kár, hogy elveszíti. Így a jelenléte két tétel nyersanyag mátrix március 2 lehet osztani két blokkokat úgy, hogy a nyersanyag hatása a nagyságát egy három tényező befolyásolta a kölcsönhatás - lépéseket. Ezután az összes lineáris együtthatók és páros közötti cselekvéseket kell szabadítani a befolyása nyersanyag inhomogenitás.
Ebben a mátrixban a egységdózisformák előállítására 1 összes kiválasztott sor, amely. és kidolgozásakor blo-ka 2. - minden olyan vonalon, amelyen. A különbség az alapanyag lehet tekinteni, mint egy új tényező. 2. 3. Ezután a mátrixot eltört két tömb, ez egy 4-1 polurepliku 2 meghatározó kontrasztot.
. ;
. ;
. ;
. ;
. ;
. ;
. ;
. ;
Hatás a nyersanyagok befolyásolja a számítás a konstans B0 és a kölcsönhatás hatása a másodrendű B123.
Ugyanígy meg lehet osztani két blokk bármilyen expo-Ments 2 3. A legfontosabb dolog -, hogy válasszon a kölcsönhatás-következmény, mely biztonságosan adományozni. Hiányában a priori ismerete közötti kölcsönhatás kiválasztott, magas sorrendben: x1x2x3 x1x2x3h4 2 3. 2 4. x1x2x3x4x5 2 5, stb azonban, ha a kísérletvezető ismert, hogy az egyik pár kölcsönhatások mentes, például fizikai-kémiai értelemben, akkor kell feláldozni .. pár kölcsönhatást.
Mátrix típusú 2 k lehet osztva a blokkok száma 2 n (n - ereje kettő) a. Így a mátrix március 2 van osztva két blokk négy kísérlet, és mind a négy blokk két kísérlet egyes. Matrix 2 4 - két tömb 8 kísérletek egyes, négy csoportba négy kísérlet és két kísérletek nyolc blokk, stb