- •Общие требования, предъявляемые к параметру оптимизации (по):
- •2. Способ переформулировки задачи с целью сокращения числа изучаемых по:
- •3. Сокращение числа отдельных параметров оптимизации (по) с помощью корреляционного анализа.
- •4. Свойства коэффициентов парной корреляции и последовательность выполнения корреляционного анализа.
- •5. Способ построения графов корреляционных свойств
- •6. Способ обработки данных пассивного эксперимента приемами метода случайного баланса.
- •7. Способ решения компромиссных задач
- •8. Достоинства и недостатки метода случайного баланса.
- •10.Получение приближенных оценок коэффициентов регрессии по выделенным эффектам.
- •11.Графический способ поиска компромисса.
- •12.Критерий, по которому заканчивают отсеивание факторов и их взаимодействий.
- •13.Шкала желательности и правила пользования ею.
- •9. Метод перебора при решении компромиссных задач
- •14. Способ, с помощью которого, не строя диаграмм рассеяния для всех парных взаимодействий, можно выделить наиболее значимые из них.
- •15. Способ построения обобщенной функции желательности. Преимущества использования данного способа.
- •16. Идея снятия значимых эффектов и способ их снятия.
- •17. Способ преобразования исходных значений свойств в соответствующие желательности.
- •18. Количественная оценка эффектов, выделенных с диаграмм рассеяния факторов и проверка статистической значимости.
- •19. Способы оценки ошибок опыта.
- •20. Возможности априорного ранжирования параметров оптимизации. Цели этого ранжирования.
- •21. Необходимость рандомизации при определении ошибок опыта.
- •22. Методы экспериментального отсеивания факторов.
- •23. Способ проверки однородности дисперсии. Случай использования критерия Кочрена g.
- •24. Ненасыщенные, насыщенные, сверхнасыщенные экспериментальные планы.
- •25. Способы отсеивания факторов с помощью полностью насыщенных планов.
- •26. Основная идея, положенная в основу всех методов отсеивания факторов.
- •27. Метод априорного ранжирования факторов и последовательность его выполнения.
- •28. Последовательность всех этапов решения задачи отсеивания по методу случайного баланса. (мсб)
- •29.Построение априорной диаграммы рангов
- •30. Способы составления матриц планирования в методе случайного баланса.
- •31.Способ расчета коэффициента конкордации в случае связанных и несвязанных рангов.Проверка статистической значимости коэффициента конкордации.
- •33. Возможные случаи распределения факторов по рангам.
- •34) Методика построения диаграмм рассеяния в методе случайного баланса.
- •35.Способы сравнения точек зрения двух исследователей.
- •36) Критерии по которым отбираются наиболее значимые факторы с диаграммы.
- •37) Определение по выделенным эффектам приближенных оценок коэффициентов регрессии.
- •38.Способ определения доверительных интервалов коэффициентов регрессии. Статистически значимые и статистически незначимые коэффициенты регрессии.
- •39. Параллельный перенос начала координат исходного уравнения в новый центр. Определение величин параметра оптимизации в новом центре.
- •40. Генерирующее соотношение и определяющий контраст.
- •41.Преимущества предоставления уравнения регрессии в канонической форме.
28. Последовательность всех этапов решения задачи отсеивания по методу случайного баланса. (мсб)
Цель мсб – построение в результате небольшого числа экспериментов, диаграммы рангов и выделить наиболее влияющие факторы и их взаимодействия. Факторы варьируют на нескольких уровнях. Вместо регулярных дробных реплик, берут случайные выборки, при этом совместные оценки оказываются смешены случайным образом, что и позволяет выделить некоторое число сильно влияющих факторов и их взаимодействие. Дисперсия ошибки будет возрастать.
В результате кол. оценка будет производиться с большой ошибкой.
МСБ состоит из последовательного выполнения ряда этапов.
А- установление уровней варьирования факторов.
При планировании факторы варьируют на 2-ч уровнях. Каждому фактору устанавливают основной, верхний и нижний уровни (+1, 0, -1).
Б- составления матрицы планирования. Используют случайный механизм построения. Число опытов выбирают таким образом, чтобы оно было кратно 8, но превышало ( к+1), к-число факторов.
Существует 2 метода построения
чистый случайный баланс, т.е. случайное распределение уровней факторов по столбцу, либо при помощи таблицы случайных чисел. Желательно, чтобы количество + и – было одинаково.
Случайное смешение строк минимально возможного факторного эксперимента или регулярное ур. Реплик.
Первый используется при неответственных случаях и когда фактор варьируется на разном числе уровней. Все факторы разбили на 3 группы, 2 из которых включат по 4, а последняя только 2.
В 1-ой группе наиболее существенные факторы.
В-проведение эксперимента.
При проведении эксперимента опыты желательно рандомизировать ( случайный порядок).
Позволяет нивелировать систематическое влияние некоторых факторов.
Эксперимент можно ставить таким образом, чтобы можно было определить дисперсию опыта.
Затем рассчитывают дисперсию опыта.
Во всех случаях при любых сочетаниях факторов величину параметра оптимизации определяем по среднему значению из всех опытов. Затем считаем критерий Фишера и делаем вывод о том, можем ли мы считать по среднему значении.
Г-построение диаграммы рассеяния, расчет эффектов и проверка их статистической значимости.
Для каждой группы факторов находят среднее значение.
Для выделения наиболее сильно влияющих факторов, подсчитывают разность между медианами для верхнего и нижнего уровней, а так же кол-во выделившихся точек.
Выделившиеся точки- точки, которые принадлежат уровню фактора и находятся выше самой верхней или ниже самой нижней точки. Чем больше разность медиан, тем больше выделившихся точек, тем больше влияние фактора.
Факторы можно выделить по разности медиан, либо по числу выделившихся точек.
Строиться таблица с 3-мя входами.
|
+Х1 |
-Х1 |
||
+Х2 |
-Х2 |
+Х2 |
-Х2 |
|
Х3
|
|
|
|
|
-Х3 |
|
|
|
|
Проверка статистически значимых эффектов осуществляется критерием Стьюдента.
,
SR-среднеквадратичная ошибка, характеризующая отклонение среднего по клеткам от среднего значения этих величин.
ni- число наблюдений в i клетке.
Α α- число степеней свободы = число клеток по которым рассчитывается SR
Х1 и Х2 сильно влияющие факторы. Для поиска других сильно влияющих факторов их нужно исключить.
Д- при помощи снятия эффектов по всем значениям параметра оптимизации, которые соответствуют верхнему уровню, прибавляют рассчитанные значения эффектов этого фактора с обратным знаком. (-Вхi)
В итоге получаем новый набор параметров оптимизации.
Строят точечную диаграмму распределения.
Считают дисперсию по среднему значению.
Рассеивание оказалось велико.
Е- повторяют пункты Г и Д, по выделению факторов для у* строят диаграмму рассеяния, выделяют точки, медианы.
И так до тех пор, пока условие окончания отсеивания не окажется выполнено.
