Жмысты орындау реті

1) ЛАБ3 бадарламасын іске осып, сына кітапшаызды нмірі бойынша тіркелііз.

2) Зерттелетін QA жне Y кездейсо шамаларын таідап алыыз.

3) Екі кездейсо шамаларды (12-18 значений) крсеткіштерін тіркеіз.

4) олмен немесе MsExcel не Mathcad жйелерін пайдаланып ажетті барлы есептеулерді орындаыз.

5) Осыан сама крсеткіштерді QB жне Y кездейсо шамалар шін алыыз.

6) олмен немесе MsExcel не Mathcad жйелерін пайдаланып ажетті барлы есептеулерді орындаыз.

7) Оытушы сынан жмысты орындау баылау мысалды олданыыз.

дебиет:

негізгі:

1. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: Учебное пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и дополненное. -М.: Высшая школа, 1985. -327с.

2. Инков А.М. Моделирование и идентификация объектов управления. Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов спец. 050702. Шымкент, ЮКГУ, 2010 г., -78 с.

осымша:

3. Практикум по автоматике и системам управления производственными процессами: учеб. пособие для вузов /под ред. И.М.Масленникова. -М.: Химия, 1986. -336с.

4. Построение математических моделей химико-технологических процессов. Под ред. Дудникова Е.Г. - Л.: Химия, 1970. –312 с.

5. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей производства. - М.: Энергия, 1975.

Баылау (сратар, тесттер, тапсырмалар жне т.б.)

1) Кездейсо шама дегеніміз не?

2) Кездейсо шамаларды трлері?

3) Генеральды жиынты (совокупность) дегеніміз не?

4) Кездейсо тадама (выборка) дегеніміз не?

5) андай тадама репрезентативтік деп аталады?

6) Кездейсо шаманы таралу заы, таралу функциясы жне таралу тыыздыы деп нені атаймыз?

7) Математикалы ктім дегеніміз не жне ол нені сипаттайды?

8) Дисперсия дегеніміз не жне ол нені сипаттайды?

9) Орташа квадратты ауыту (стандарт) дегеніміз не жне ол нені сипаттайды?

10) Корреляцияны коэффициенті дегеніміз не жне ол нені сипаттайды?

11) Кездейсо шаманы андай баасы бауатты (состоятельная), жылжымаан болып табылады?

12) Сенімді ытималды, маыздылы дегейі дегеніміз не?

13) Еркіндік дрежесі дегеніміз не жне ол алай аныталады?

14) Сенімді аралы, сенімді шекаралар дегеніміз не?

15) Математикалы ктім шін сенімді аралы алай аныталады?

16) Дисперсия шін сенімді аралы алай аныталады?

17) Статистикалы гипотеза дегеніміз не?

18) Математикалы ктімні С санына те болуы жніндегі гипотеза.

19) Екі кездейсо шамаларды математикалы ктімдеріні бір біріне те болуы жніндегі гипотеза.

20) Екі кездейсо шамаларды дисперсияларыны бір біріне те болуы жніндегі гипотеза.

21) Екі кездейсо шамалар арасында корреляцияны жок болуы жніндегі гипотеза.

Таырыб 4:Регрессиялы модельді параметрлерін анытау. Белсенді экспериментті деректері бойынша басару объектіні статикалы модельдерін ру (экспериментті жоспарлау дістері)

Масаты: Жмысты масаты эксперименттерді жоспарлауды пайдаланып, белсенді эксперимент дістері арылы регрессиялы модельді параметрлерін анытау болып табылады. Студент «Регрессиялы модельді параметрлерін анытау. Белсенді экспериментті деректері бойынша басару объектіні статикасыны модельдерін ру (экспериментті жоспарлау дістері)» таырыбын оу барысында алан білімдерін пайдалана білуі керек.

Оыту масаты:

Студент білуге тиіс:

§ белсенді эксперимент дістерін;

§ регрессиялы модельді;

§ экспериментті жоспарлау дістерін.

Студент істей алуа тиіс:

§ экспериментті жоспарлауды жргізу;

§ регрессиялы модельді параметрлерін анытау;

§ басару объектіні статикасыны модельдерін ру.

Таырыпты негізгі сратары:

Базалы

§ критикалы мндер;

§ Кохрен критерийі;

§ Фишер критерийі.

Негізгі

§ жоспарлау матрицасы;

§ адекваттылы дисперсиясы.

Теориялы негіздері

Жоспарлау матрицасындаы р тжірибе m рет айталанылатын жоспарланан экспериментті дисперсиялы жне регрессиялы талдау слбасыны жалпы трі келесі:

Сызыты жоспар 2^К

Экспериментті жоспары 4.1 кестеде келтірілген.

Кесте. 4.1

Тжірибе №	x₀	x₁	x₂	...	x_k	Y		_Y²
	+1	+1	-1	.	+1	y₁₁,y₁₂,...,y_1m	y₁	₁²
	+1	-1	-1	.	+1	y₂₁,y₂₂,...,y_2m	y₂	₂²
	+1	+1	+1	.	+1	y₃₁,y₃₂,...,y_3m	y₃	₃²
.	.	.	.	.		.	_.
.	.	.	.	.		.	_.
.	.	.	.	.		.	_.
N	+1	-1	+1	.	-1	y_N1,y_N2,...,y_Nm	y₄	_N²

1) ажетті эксперименттер жргізіледі.

2) Кохрен критериі бойынша тадама дисперсияларды біртектілігі тексеріледі. Ол шін максималды дисперсияны барлы дисперсияларды осындысына атынас растырылады:

Пайда болан атынасты кестелік мнбен салыстырады: Gкр=G(, f₁, f₂), бл жерде: =0.05, f₁= m - 1, f₂= N. Егер G<G_kp болса, онда дисперсиялар біртекті.

Онда дайы дірілуді (воспроизводимость) дисперсиясы ретінде еркіндік дрежелер саны f_вос = N(m-1) болатын орташа дисперсиясын алуа болады:

(4.3)

3) Регрессия тедеуіні коэффициенттері келесі формула бойынша аныталады:

(4.4)

4) Коэффициенттерді дисперсиясы келесідей аныталады:

_Bj² = _ВОС²/(Nm) (4.5)

5) Коэффициенттерді маыналыы Стьюдент критериі бойынша тексеріледі. Регрессия тедеуіні барлы коэффициенттері шін t-атынасы растырылады:

t_j = |b_j|/_Bj (4.6),

оны маыналы дегейі =0.05 жне еркіндік дрежелер саны f=N(m-1) шін кестелік tkp=t(, f) мен салыстырады. Егер t_j < tkp болса, онда сйкесінші b_j коэффициенті маынасыз ретінде регрессия тедеуінен алып тасталады.

6) Регрессия тедеуіні экспериментке адекватты болуы Фишер критериі бойынша тексеріледі. Дисперсияны тексеру шін дисперсиялы атынас растырылады:

F = _АД²/_ВОС²,

бл жерде: _АД² – адекваттылы дисперсиясы, ол келесі формула бойынша аныталады:

(4.7)

l - Регрессия тедеуіні маыналы коэффициенттеріні саны.

Егер пайда болан дисперсиялы атынас кестелік Fkp=F(, f_ад, f_вос) ( =0.05, f_ад=N - l, f_вос=N(m-1)) аз болса, онда тедеу экспериментке адекватты, керісінше жадайда экспериментті адекватты сипаттау шін аппроксимациялаушы полиномны ретін жоарылату керек.

2 ретті ортогональды жоспар

Кесте. 4.2.

Тжірибе №	x0	x1	x2	.	xk	x1'	x2'	.	xk'	Y		_Y²
	+1	+1	-1	.	+1	x11'	x21'	.	xk1'	y11,y12,..,y1m	y1	₁²
	+1	-1	-1	.	+1	x12'	x22'	.	xk2'	y21,y22,..,y2m	y2	₂²
	+1	+1	+1	.	+1	x13'	x23'	.	xk3'	y31,y32,,y3m	y3	₃²
.	.	.	.	.		.	.	.	.	.	.	-
.	.	.	.	.		.	.	.	.	.	.	-
.	.	.	.	.		.	.	.	.	.	.	-
N	+1	-1	+1	.	-1	x1N'	x2N'	.	xkN'	yN1,yN2,,yNm	yN	_N²
N+1	+a			.		.	.	.	.	.	.	-
N+2	-a			.		.	.	.	.	.	.	-
N+3		+a		.		.	.	.	.	.	.	-
N+4		-a		.		.	.	.	.	.	.	-
N+5			+a	.		.	.	.	.	.	.	-
N+6			-a	.		.	.	.	.	.	.	-
.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-
.					+a	.	.	.	.	.	.	-
N+2k					-a	.	.	.	.	.	.	-
N+2k+1						x1n'	x2n'	.	x3n'	yn1,yn2,,ynm	yn	_n²

Тжірибе саны 2^k+ 2k + 1 ретінде аныталады.

Жоспарды негізін сызыты 2^k (жолдары 1 ден N дейін) жоспары райды. Сонымен атар, тжірибелер жлдызды нктелер мен (жолдар N+1 ден N+2k дейін) жоспарды орталыында (N+2k+1 жолы) жргізіледі.

X_j' баандары келесі формула бойынша аныталады:

(4.8)

1) лшенетін шаманы орташа мні мен дисперсиясы (4.1), (4.2) формулалары бойынша анталады.

2) Кохрен критериі бойынша тадамалы дисперсияларды біртектілігі тексеріледі. дайы дірілу дисперсиясы (4.3) бойынша есептеледі.

3) Регрессия тедеуіні коэффициенттері келесі формула бойынша аныталады:

(4.9)

4) Коэффициенттерді дисперсиясы келесідей аныталады:

(4.10)

5) Коэффициенттерді маыналыа тексеру дістемесі жоарыда крсетілген (4.6 формуласын кр).

6) Регрессия тедеуіні экспериментке адекватты болуын тексеру жоарыда крсетілген (4.7 формуласын кр).

Білім беруді жне оытуды дістері:Баылау сратар мен жргізілген жмыс туралы зірленген есеп бойынша ауызша срау.Жмысты зіндік орындау