рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Регрессионный анализ пассивных экспериментов

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Регрессионный анализ пассивных экспериментов

Регрессионный анализ пассивных экспериментов - раздел Философия, ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА В ОМД КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ПО КУРСУ «ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА» Х2 ...

х₂

Пассивные эксперименты проводятся без всякого плана, поэтому расположение точек в факторном пространстве является хаотическим (рис.9.1).

х₁

Рисунок 9.1– Расположение точек в факторном пространстве

пассивного эксперимента

В пассивном эксперименте практически невозможно дублирование опытов, если в самом исследуемом процессе не заложена повторяемость условий (например, при прокатке партии металлопродукции из одинаковых заготовок при стабильной технологии). В последнем случае кратность дублирования может быть чрезмерной (m ≥ 40÷50).

Т.к. "планы" таких экспериментов не отвечают никаким условиям оптимальности, то получаемые регрессионные модели будут обладать "плохими" статистическими свойствами. Из-за неортогональности "планов" получение простых соотношений для коэффициентов регрессии невозможно и поэтому обработка результатов пассивных экспериментов ведется на компьютерах.

Несмотря на указанные недостатки, пассивные эксперименты проводятся довольно часто, особенно в технологических исследованиях. Это обусловлено простотой организации исследований или же невозможностью проведения активного эксперимента.

Трудности возникают при обработке результатов, поскольку точность оценивания параметров регрессии часто является неудовлетворительной, невозможно раздельное их оценивание и т.д., что практически обесценивает всю работу. Эти проблемы возникают в основном из-за отступления от предпосылок классического регрессионного анализа (РА), которые при проведении пассивных экспериментов бывают очень часто. Последнее является следствием невозможности управления факторами в таком эксперименте.

Для преодоления трудностей при регрессионном анализе пассивных экспериментов разработаны многочисленные статистические процедуры, позволяющие получать приемлемые по своим качествам регрессионные модели при "плохих" исходных данных. Эти процедуры составляют содержание прикладного регрессионного анализа.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА В ОМД КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ПО КУРСУ «ТЕОРИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА»

ДОНБАССКИЙ государственный... технический университет... В М ДАНЬКО...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Регрессионный анализ пассивных экспериментов

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Планы второго порядка
Если не удается получить приемлемую аппроксимацию экспериментальных данных линейными моделями, то для получения нелинейных по факторам моделей при проведении активных экспериментов используют планы

Центрально-композиционные планы
Если все опыты располагаются симметрично вокруг центра плана (основного уровня), то такие планы называются центральными. Например, план ПФЭ22 (рис.7.2) – симметричен отн

Несимметричные композиционные планы
Несмотря на присущие несимметричным планам недостатки, они представляют практический интерес из-за своей большей экономичности в сравнении с симметричными планами. Несимметричные планы так

Экспериментов
Данные, полученные с помощью любых планов первого порядка, обрабатываются по общей схеме регрессионного анализа. Однако специфика каждого вида плана позволяет находить частные варианты общих соотно

Статистическая обработка экспериментов второго порядка
В принципе производится по той же схеме, что и результатов экспериментов по планам 1-го порядка. Отличие – в способах вычисления оценок коэффициентов регрессии и свободного члена. Оценка п

Мультиколлинеарность и ее причины
В соответствии с 5-й предпосылкой классического РА между столбцами матрицы (9.2) не должно быть линейной или корреляционной зависимости. Если хотя бы один из столбцов может быть выражен в виде лине

Выявление мультиколлинеарности
Для получения качественных результатов РА необходимо выявление мультиколлинеарности в ходе РА или возможности ее появления при подготовке и сборе данных. Внешним признаком мультиколлинеарн

Обработка "плохих" данных
Если в результате эксперимента все же получены данные с мультиколлинеарностью, то можно попытаться получить приемлемую по статистическим качествам модель посредством специальных способов обработки

Методы предварительного центрирования независимых переменных и регуляризации
Плохая обусловленность информационной матрицы особенно характерна для полиномиальной регрессии. В этом случае весьма полезным является предварительное центрирование независимых переменных. Суть мет

Регрессионный анализ при наличии ошибок в факторах
Четвертая предпосылка классического РА состоит в том, что факторы Хi эксперимента являются не случайными величинами. Нарушение этой предпосылки является чаще всего встре

В измерении факторов
Известны два подхода к учету ошибок измерения, отличающиеся степенью использования априорной информации об ошибках измерения. Первый подход реализуется в методах инструментальных переменных и в мет