Статистическое планирование
Cтраница 1
Статистическое планирование в этой области может быть в данной книге только намечено. [1]
Статистическое планирование экспериментов устраняет ьти недостаткк, 1 основе его методов лежит использование упорядоченного плана расположения точек в факторном пространстве и переход к новой системе координат. [2]
Статистическое планирование эксперимента широко нспользу-от при оптимизации технологических про - цесооз. [3]
Статистическое планирование эксперимента - почти как теория надежности - развивается как отдельная ветвь математической статистики; дальнейшее изложение выходит за рамки предлагаемой книги. [4]
Методом статистического планирования эксперимента определены оптимальные параметры проведения процесса получения дифо-са. [5]
Методы статистического планирования экспериментов созданы специально для изучения многофакторных процессов. Их эффективность растет с ростом числа факторов. Эффективность традиционных - методов падает с ростом числа факторов или остается постоянной. Это является следствием свойств многомерного пространства, заключающихся в том, что при одинаковом интервале измерения переменных ( 1) радиус сферы в факторном пространстве растет с увеличением числа факторов, и, следовательно, повышается точность оценок. [6]
Если использовать статистическое планирование эксперимента с такой квадратичной аппроксимацией ( одновременно с линеаризацией и разделением взаимодействий), то выполненная в примере качественная оценка влияния отдельных факторов невозможна, однако возможна количественная оптимизация параметров систем. Статистическое планирование эксперимента будет при этом первым необходимым инженерным средством, когда должна быть оптимизирована система с большим числом параметров и минимизирован объем экспериментов или расчетов. [7]
 |
Зависимости времени до разрушения от длительности цикла различных сталей и сплавов. [8] |
По методу статистического планирования эксперимента факторное пространство состоит из опытных точек, расположенных на трех сферах: центральные точки ( нулевой радиус), точки куба и звездные точки. На рис. 44 показано факторное пространство планируемого эксперимента, а табл. 17 приведены конкретные режимы испытаний для каждой точки этого пространства. [9]
Преимущества методов статистического планирования эксперимента перед традиционными заключаются в возможности четкой и наглядной аналитической и геометрической интерпретации самого эксперимента. [10]
В настоящее время статистическое планирование экспериментов бурно развивается. Поэтому не удивительно, что в периодической печати постоянно появляются все новые и новые планы экспериментов, причем усилия авторов сосредоточены в основном на двух направлениях. Первое из них - это создание планов с минимальным числом точек ( близким к числу коэффициентов регрессии), позволяющих получать уравнения регрессии, достаточно точные для практических целей. Второе направление - создание планов, позволяющих получать высоко точные уравнения регрессии. [11]
Дается обзор методов статистического планирования эксперимента при исследовании равновесий в растворах. Подробно обсуждаются вопросы, связанные с влиянием погрешности измерений на результаты планирования. [12]
В основе методов статистического планирования экспериментов лежит использование упорядоченного плана расположения точек в факторном пространстве и переход к новой системе координат. [13]
Аналогичные работы по применению статистического планирования для установления состава комплексных соединений были выполнены на химическом факультете МГУ. В работах [79, 80] авторы использовали ротатабельный план второго порядка, описанный в главе 4 - работе [81] был применен однофакторный план Кифера-Джонсона [50], базирующийся на системе чисел Фибоначчи. [14]
Книга посвящена применению методов статистического планирования экспериментов для получения мате магических моделей и разработки оптимальных условий ведения химических процессов. Кратко рассмотрены дисперсионный и регрессионный анализы. Изложены методы построения центральных композиционных планов первого, второго и третьего порядков, а также принцип О-оптимальностн. В главе, посвященной оптимизации процессов, рассмотрены способы обработки априорной информации, метод случайного баланса, метод крутого восхождения, метод симплексов, методы исследования поверхности отклика. [15]
Страницы: 1 2 3 4