Вопрос 6. Подготовительный этап проведения лабораторных экспериментальных исследований.

В общем случае планирование и организация эксперимента включают в себя следующие последовательно выполняемые этапы подготовительного уровня:

постановка задачи (определение цели эксперимента, выявление исходной ситуации, оценка допустимых затрат времени и средств, установление типа задачи);

сбор априорной информации об исследуемом объекте (изучение литературы, опрос специалистов и т.п.);

выбор способа решения и стратегии его реализации (установление типа модели, выявление возможных влияющих факторов, выявление параметров, выбор целевых функций);

Современная математическая теория требует, чтобы задача была формализована, т.е. надо однозначно сформулировать цель исследования, выделить переменные, значения которых определяют близость к поставленной цели, и установить некоторые соотношения между целью и переменными, принять ограничения и т.п.

Вся совокупность имеющихся до начала эксперимента сведений принято называть априорной (т.е. доопытной) информацией. Априорный анализ – сбор и анализ априорной информации – позволяет уточнить постановку задачи и выбрать программу действий экспериментатора, т.е. учесть специфику решаемой задачи, что значительно повышает эффективность проведения и планирования экспериментов.

Методы планирования экспериментов позволяют осуществить перевод результатов с языка математической модели на язык, которым владеет экспериментатор.

Принятие решений на каждом этапе экспериментирования приводит к циклическому повторению этапов, что придаёт гибкость и обеспечивает обратную связь всему процессу экспериментирования.

Отметим, что информация, добытая в некотором эксперименте, является априорной по отношению к следующему эксперименту. Процедуры, связанные с решением всего обширного круга вопросов на пути от замысла к плану, называются предпланированием эксперимента.

Основные определения теории вероятностей

1. Базовые определения

2. Распределения случайной величины

3. Основные характеристики случайной величины

4. Типовые законы случайных величин

Первичные методы анализа данных

В настоящее время в арсенале методов прикладной статистики есть много подходов для построения различных математических моделей. Среди них выделим те, которые используются на начальных стадиях исследования и для которых типичны следующие задачи: нахождение неизвестных параметров эмпирических распределений; проверка статистических гипотез; определение закона распределения случайной величины по опытным данным. Выборочный метод позволяет оценить параметры генеральной совокупности (генеральное среднее, генеральную дисперсию).

Так как исследователь зачастую имеет дело с объёмом малой выборки, то важными требованиями к совокупности малого объёма является представительность анализируемого материала и достаточная достоверность имеющихся данных, с тем, чтобы можно было делать заключения о свойствах генеральной совокупности с максимально возможной вероятностью.