Планирование и организация эксперимента

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Марта 2011 в 18:18, курсовая работа

Описание работы

Используя метод наименьших квадратов найти оценки коэффициентов регрессионной зависимости .

Содержание работы

1 Основные понятия и определения планирования эксперимента
2 Регрессионный анализ
2.1 Метод наименьших квадратов
2.2 Полный факторный эксперимент
2.3 Дробный факторный эксперимент
3 Дисперсионный анализ
3.1 Однофакторный дисперсионный анализ
3.2 Двухфакторный дисперсионный анализ
3.3 Априорное ранжирование факторов

Файлы: 1 файл

курс ПОЭ.docx

— 81.36 Кб (Скачать файл)

  Отняв от первого уравнения второе, получаем что 

  Из  чего следует, что коэффициент а1=5,14

  Чтобы найти а0 подставим найденный коэффициент в первое уравнение

0+3,98*5,14= -38,73

0= -20,465-38,73

0= -59,195

а0= -9,87

  Рассчитаем  экспериментальное значение для  каждого Y

Y1= -9,87+5,14/1= -4,72

Y2= -9,87+5,14/1,25= -5,75

Y3= -9,87+5,14/1,5= -6,44

Y4= -9,87+5,14/1,75= -6,93

Y5= -9,87+5,14/2= -7,29

Y6= -9,87+5,14/2,25= -7,58

  Построим  график

  Найдем  погрешность каждого эксперимента по формуле

  Еi=|(yтр)/уmax|*100%

Ε1=|(-4,76+4,72)/-4,72|*100%= 0,76%

Е2=|(-5,59+5,75)/-5,59|*100%= 2,86%

Е3=|(-6,76+6,44)/-6,44|*100%= 4,97%

Е4=|(-6,4+6,93)/-6,4|*100%= 8,28%

Е5=|(-7,12+7,29)/-7,12|*100%= 2,46%

Е6=|(-8,1+7,58)/-7,58|*100%= 6,86%

Задание 4

     Найти оценки коэффициентов регрессионной зависимости , и проверить регрессионную зависимость на адекватность для двухфакторного полнофакторного эксперимента. Исходные данные для расчетов приведены в таблице 4

Т а б л  и ц а 4

№ п/п
х1
х2
1
2
3
 
S2{yj}
1
-1
-1
-1,18
-1,28
-1,28
-1,247
0,0033
2
1
-1
-12,54
-12,64
-12,69
-12,623
0,0058
3
-1
1
-15,24
-15,22
-15,24
-15,233
0,0001
4
1
1
1,49
1,5
1,38
1,457
0,0044
 

     Находим среднее значение в каждом опыте Ф-ла 

У1 ср = (-1,18-1,28-1,28)/3= -1,247

У2 ср = (-12,54-12,64-12,69)/3= -12,623

У3 ср = (-15,24-15,22-15,24)/3= -15,233

У4 ср = (1,49+1,5+1,38)/3= 1,457

     Находим построчную дисперсию каждой выходной величины Ф-ла 

S21= ((-1,18+1,247)2+(-1,28+1,247)2+(-1,28+1,247)2)/(3-1)=0,0033

S22= ((-12,54+12,623)2+(-12,64+12,623)2+(-12,69+12,623)2)/(3-1)=0,0058

S23= ((-15,24+15,233)2+(-15,22+15,233)2+(-15,24+15,233)2)/(3-1)=0,0001

S24= ((1,49-1,457)2+(1,50-1,457)2+(1,38-1,457)2)/(3-1)=0,0044

     Находим расчетный коэффициент  Кохрэна Ф-ла 

0,0033+0,0058+0,0001+0,0044=0,0137

Gp=0,0058/0,0137= 0,42

     Так как расчетный критерий  Кохрэна меньше табличного критерия  равного 0,77, то делаем вывод  о том, что дисперсии признаются  однородными и регрессионный  анализ ведут дальше

     Находим коэффициенты по ф-ле 

а0= (-1,247-12,623-15,233+1,457)/4= -6,913

а1=(1,247-12,623+15,233+1,457)/4= 1,328

а2=(1,247+12,623-15,233+1,457)/4= 0,023

а12=(-1,247+12,623+15,233+1,457)/4= 7,017

     Составим новый вид регрессионной  зависимости с учетом полученных  коэффициентов

У= -6,913+1,328Х1+0,023Х2+7,017Х1Х2

     Находим расчетное значение для  каждого эксперимента

У1 р= -6,913-1,328-0,023+7,017= -1,248

У2 р= -6,913+1,328-0,023-7,017= -12,624

У3 р= -6,913-1,328+0,023-7,017= -15,234

У4 р = -6,913+1,328+0,023+7,017= 1,456

Найдем  погрешность каждого эксперимента по формуле

  Еi=|(yтр)/уmax|*100%

Ε1=|(-1,247+1,248)/-1,247|*100%=0,08%

Е2=|(-12,623+12,624)/-12,623|*100%=0,008%

Е3=|(-15,233+15,234)/-15,233|*100%=0,007%

Е4=|(1,457-1,456)/1,456 |*100%=0,07%

Необходимо  оценить найденные коэффициенты на статистическую значимость с использованием критерия Стъюдента по формуле

f=N*(m-1)

f=4*(3-1)=8

Если  расчетное значение коэффициента Стъюдента будет меньше табличного равного 2,3, то данный коэффициент удаляется из нашей регрессионной зависимости

ti=|ak|/S{

Найдем оценку дисперсии коэффициента по формуле

S2{}= S2воспр/N*m          

     

 

S2{}=0,0034/3*4=0,0003

S{}=0,017

t0=6,913/0,017=406,6

t1=1,328/0,017=78,1

t2=0,023/0,017=1,4

t12=7,017/0,017=412,7

Так как  t2 меньше табличного коэффициента, то он исключается из регрессионной зависимости

У= -6,913+1,328Х1+7,017Х1Х2

Находим расчетное значение для каждого  эксперимента

У1= -6,913-1,328+7,017=1,224

У2= -6,913+1,328-7,017= -12,602

У3= -6,913-1,328-7,017= -15,258

У4= -6,913+1,328+7,017=1,432

Найдем  погрешность каждого эксперимента по формуле

  Еi=|(yтр)/уmax|*100%

Ε1=|(-1,247+1,224)/-1,224|*100%=1,88%

Е2=|(-12,623+12,602)/-12,602|*100%=0,17%

Е3=|(-15,233+15,258)/-15,233|*100%=0,23%

Е4=|(1,457-1,432)/1,432 |*100%=1,74%

    Полученное  уравнение регрессии необходимо проверить на адекватность исследуемому объекту. Для этой цели необходимо оценить, насколько отличаются средние значения выходной величины, полученной в каждой точке факторного пространства в результате проведения опытов и конечные значения полученных также в этих же точках факторного пространства.

  Критерий  Фишера находим по формуле

  Fp=S2ад/S2воспр 
 

     

 

Fp=0,01/0,0034=1,94

    Так как расчетный критерий Фишера меньше табличного критерия равного 5,32, то модель адекватна экспериментальным данным и ее можно использовать для дальнейших исследований. 
 
 

Задание 5

     Найти оценки коэффициентов регрессионной  зависимости  и проверить регрессионную зависимость на адекватность для трехфакторного полнофакторного эксперимента. Исходные данные для расчетов приведены в таблице

Т а  б л и ц а

№ п/п Х1 Х2 Х3 1 2 3   S2{yj}
1 -1 -1 -1 -6,94 -6,97 -6,97 -6,96 0,0003
2 1 -1 -1 -12,07 -12,12 -12,12 -12,103 0,0008
3 -1 1 -1 -13,26 -13,33 -13,27 -13,287 0,0014
4 1 1 -1 -12,56 -12,56 -12,48 -12,533 0,0021
5 -1 -1 1 -9,58 -9,51 -9,42 -9,503 0,0064
6 1 -1 1 -0,75 -0,64 -0,72 -0,703 0,0032
7 -1 1 1 -9,14 -9,02 -9,07 -9,077 0,0036
8 1 1 1 5,73 5,69 5,62 5,68 0,0031
сумма             -58,487 0,0211
 

     Находим среднее значение в каждом опыте Ф-ла 

У1 ср = (-6,94-6,97-6,97)/3= -6,96

У2 ср = (-12,07-12,12-12,12)/3= -12,103

У3 ср = (-13,26-13,33-13,27)/3= -13,287

У4 ср = (-12,56-12,56-12,48)/3= -12,533

У5 ср = (-9,58-9,51-9,42)/3= -9,503

У6 ср = (-0,75-0,64-0,72)/3= -0,703

У7 ср = (-9,14-9,02-9,07)/3= -9,077

У8 ср = (5,73+5,69+5,62)/3= 5,68 

     Находим построчную дисперсию  каждой выходной величины Ф-ла 

S21= ((-6,94+6,96)2+(-6,97+6,96)2+(-6,97+6,96)2)/(3-1)=0,0003

S22= ((-12,07+12,103)2+(-12,12+12,103)2+(-12,12+12,103)2)/(3-1)=0,0008

S23= ((-13,26+13,287)2+(-13,33+13,287)2+(-13,27+13,287)2)/(3-1)=0,0014

S24= ((-12,56+12,533)2+(-12,56+12,533)2+(-12,48+12,533)2)/(3-1)=0,0021

S25= ((-9,58+9,503)2+(-9,51+9,503)2+(-9,42+9,503)2)/(3-1)=0,0064

S26= ((-0,75+0,703)2+(-0,64+0,703)2+(-0,72+0,703)2)/(3-1)=0,0032

S27= ((-9,14+9,077)2+(-9,02+9,077)2+(-9,07+9,077)2)/(3-1)=0,0036

S28= ((5,73-5,68)2+(5,69-5,68)2+(5,62-5,68)2)/(3-1)=0,0031 

     Находим расчетный коэффициент  Кохрэна Ф-ла 

(0,0003+0,0008+0,0014+0,0021+0,0064+0,0032+0,0036+0,0031)/8=0,0211

Gp=0,0064/0,0211= 0,3

     Так как расчетный критерий  Кохрэна меньше табличного критерия равного 0,77, то делаем вывод о том, что дисперсии признаются однородными и регрессионный анализ ведут дальше

     Находим коэффициенты по ф-ле 

а0= (-6,96-12,103-13,287-12,533-9,503-0,703-9,077+5,68)/8= -7,311

а1=(6,96-12,103+13,287-12,533+9,503-0,703+9,077+5,68)/8= 2,396

а2=(6,96+12,103-13,287-12,533+9,503+0,703-9,077+5,68)/8= 0,007

а3=(6,96+12,103+13,287+12,533-9,503-0,703-9,077+5,68)/8=3,910

а12=(-6,96+12,103+13,287-12,533-9,503+0,703+9,077+5,68)/8= 1,482

а13=(-6,96+12,103-13,287+12,533+9,503-0,703+9,077+5,68)/8= 3,493

Информация о работе Планирование и организация эксперимента