Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Лабораторна робота №10
Тема: Планування дробового факторного експерименту.
Мета: Навчитися виконувати планування дробового факторного експерименту з використанням пакету Statgraphics.
Опис ходу виконання:
Згідно варіанту індивідуального завдання маємо наступну регресійну модель:
Для даної регресійної моделі необхідно побудувати четверть-репліку повного факторного плану, вибравши для цього генеруючі співвідношення, виходячи з умови відсутності зміщення оцінок коефіцієнтів та записати вирази, які підтверджують відсутність зміщення оцінок коефіцієнтів.
Мінімальна кількість точок n, в яких необхідно проводити вимірювання повинно визначатись зі співвідношення , , де m- число невідомих параметрів регресійної моделі, p-число факторів, k-показник дробності репліки.
В нашому випадку m=6, р=5, тоді n=8, к=2. Звідси випливає, що при к=2, виконується побудова четверть-репліки 25-2.
Для побудови матриці плана 25-2 необхідно вибрати генеруючі співвідношення таким чином, щоб виконувалась умова незміщення оцінок коефіцієнтів моделі між собою.
Зіставимо всім можливим генеруючим співвідношенням групи символів:
Зіставляються також групи символів для всіх взаємодій факторів 2 порядку і вище для заданої регресійної моделі і для всіх можливих результатів також 2 порядку і вище
Викреслюємо одинакові групи в обох випадках. Ті генеруючі співвідношення, які викреслені використовувати не можна. Виписуємо ті, які залишились:
Обираємо першу пару і створюємо визначаючі та узагальнююче визначальне співвідношення:
Складаємо рівняння для перевірки наявності змішування оцінок коефіцієнтів:
Як видно з рівнянь перевірки, в правих частинах рівнянь присутні більше ніж 1 коефіцієнт, що не дорівнює нулю. Це означає, що змішування присутнє.
Обираємо другу пару:
Складаємо рівняння перевірки:
Оскільки в правих частинах рівнянь присутні тільки по одному коефіцієнту, що не дорівнює нулю, то змішування оцінок не відбувається.
Побудуємо матрицю плану. Число точок, в яких проводяться вимірювання, буде дорівнювати 25-2=8. Сама матриця будується шляхом доповнення матриці плана 23 стовпчиками для генеруючих співвідношень і стовпцями, необхідними для розрахунку недостаючих елементів математичної моделі.
Х0 |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4=Х2Х3 |
Х5=Х1Х2Х3 |
Х1Х3Х4 |
Х3Х4Х5 |
Х1Х2Х3Х4 |
У |
+ |
- |
- |
- |
+ |
- |
+ |
+ |
- |
5 |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
3 |
+ |
- |
+ |
- |
- |
+ |
- |
+ |
- |
6 |
+ |
+ |
+ |
- |
- |
- |
+ |
- |
+ |
2 |
+ |
- |
- |
+ |
- |
+ |
+ |
- |
- |
7 |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
- |
- |
+ |
+ |
4 |
+ |
- |
+ |
+ |
+ |
- |
- |
- |
- |
9 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
1 |
Запишемо матрицю Х і рівняння для незміщеного оцінювання параметрів моделі:
Х=
Analysis Summary
----------------
File name: D:\UNIVER\Ïëàíèðîâàíèå ýêñïåðèìåíòîâ\lab\lab10\10.sfx
Estimated effects for Y
----------------------------------------------------------------------
average = 4,625 +/- 0,125
C:X3 = 1,25 +/- 0,25
ABC = -0,75 +/- 0,25
ACD = -1,75 +/- 0,25
CDE = -1,25 +/- 0,25
ABCD = -4,25 +/- 0,25
----------------------------------------------------------------------
Standard errors are based on total error with 2 d.f.
Regression coeffs. for Y
----------------------------------------------------------------------
constant = 4,625
C:X3 = 0,625
ABC = -0,375
ACD = -0,875
CDE = -0,625
ABCD = -2,125
----------------------------------------------------------------------
Y = 4,625 + 0,625*X3 - 0,375*X1*X2*X3 - 0,875*X1*X3*X4 -
0,625*X3*X4*X5 - 2,125*X1*X2*X3*X4
Estimation Results for Y
----------------------------------------------------------------------
Observed Fitted Lower 95,0% CL Upper 95,0% CL
Row Value Value for Mean for Mean
----------------------------------------------------------------------
1 5,0 5,0 3,68259 6,31741
2 3,0 3,0 1,68259 4,31741
3 6,0 6,0 4,68259 7,31741
4 2,0 2,0 0,682587 3,31741
5 7,0 6,75 5,43259 8,06741
6 4,0 3,75 2,43259 5,06741
7 9,0 9,25 7,93259 10,5674
8 1,0 1,25 -0,067413 2,56741
----------------------------------------------------------------------
Висновок: В результаті виконання лабораторної роботи здобули практичні навички для планування дробового факторного експерименту.
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.