Информатика и выч. техника \ Введение в информационные технологии

Идентификация параметров модели кинетики сложной химической реакции, страница 5

№

k

A1

A 2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

1.3

2.1

3.6

1.8

2.3

0.9

1.8

2.4

3.5

2.7

1.9

1.7

2.6

3.1

2.8

2.5

-0.12

0.83

-0.46

0.71

0.05

0.35

-0.38

0.05

-0.08

0.01

1.21

-1.03

0.96

-0.85

0.78

-0.87

-0.68

1.01

-0.54

0.98

0.01

-0.96

0.68

0.87

-1.21

1.15

1.35

-0.08

1.34

-0.05

1.03

-0.52

0.02

0.08

  В строке заголовка таблицы следует указать авторов и номер группы.

Присвоение имен и расчет новых переменных в файле.

Для перехода к линейной регрессии и для  анализа результатов необходимо добавить в таблицу новые  переменные и рассчитать значения переменных по формулам: 

·  Y1, Y2,...,YL - логарифмы скорости  реакции в параллельных опытах;

·   Y  - среднее значение логарифмов скорости ;

·  X1,X2,…,Xn  -логарифмы концентраций;

·  S2Y, GMAX, S2VOS - дисперсии логарифмов скорости, критерий Кохрена и дисперсия воспроизводимости;

·   S2OST, FISH – остаточная дисперсия и критерий Фишера;

·  К  -  константа скорости химической реакции.

Для расчёта Y рекомендуется использовать функцию  mean(Y1:Y5) из раздела статистических функций. Дисперсию S2Y можно вычислить как квадрат стандартного отклонения:  (stdev(Y1:Y5))^2 .

Расчёт переменных GMAX, S2VOS, S2OST, FISH, К будет выполнен позже. Изменённую таблицу данных следует сохранить в файле.

4. Рекомендации по реализации алгоритма регрессионного анализа  данных в  пакете STATISTICA.

Обработка результатов эксперимента с целью получения регрессионной модели выполняется по алгоритму, приведённому в математическом анонсе. При реализации каждого этапа алгоритма в пакете рекомендуется следовать  рекомендациям, приведенным ниже.

1. К предварительной обработке результатов эксперимента.

Вычисление   ,   и S2воспр:

  • в меню команды Statistics выбрать Basic Statistics/Tables,
  • в окне Basic Statistics and Tables выбрать Descriptive statistics, ОК,
  • в окнеDescriptivestatisticsщёлкнуть Variablesи из списка переменных выбрать S2Y, ОК,
  • выбрать закладку Advanced,  всписках вычисляемых величин отметить  Mean, Sum, Minimum & maximum,  щёлкнуть Summary.

    Полученные значения переписать в лабораторный журнал и в таблице данных рассчитать GMAX,   подставив требуемые значения в формулу (5).  Таблица с распределением Кохрена находится в специальном файле. После проверки равноточности  переменной S2VOS присвоить полученное выше значение Mean.

Вычисление корреляционной матрицы:

  • в меню команды Statistics выбрать Basic Statistics/Tables,
  • в окне Basic Statistics and Tables выбрать Correlation matrices, ОК,
  • в окне Product-Moment and Partial Correlations щёлкнуть One variable list, в открывшемся окне щёлкнуть Select All,
  • в окне Product-Moment and Partial Correlations щёлкнуть Two lists,
  • в окне Selectoneortwovariablelistsв поле справа выделить все переменные, ОК,
  • в окне Product-Moment and Partial Correlations щёлкнуть Summary.

2. К поиску оценок коэффициентов линейной регрессии.

 Расчет выполняется выполняются в модуле Линейная множественная регрессия (MultipleRegression).  Зависимая (Y)  и независимые (X1,X2,…,Xn) переменные назначаются в соответствии с регрессией (2).  Таблицу результатов  (окно RegressionSummary) полностьюпереписать в лабораторный журнал.

3.К анализу остатков и выявлению выбросов.

Скачать файл