Главная » Информатика » Все определения и пояснения по Планирование эксперимента, что такое?

Все определения и пояснения по Планирование эксперимента, что такое?

В стандарте приведен алфавитный указатель содержащихся в нем терминов.
В справочном приложении даны примеры и пояснения к некоторым терминам.
Пояснения.
+ Лабораторные работы по этой темеТермин — Определение
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ
1. Эксперимент — Система операций, воздействий и (или) наблюдений, направленных на получение информации об объекте при исследовательских испытаниях
2. Опыт — Воспроизведение исследуемого явления в определенных условиях проведения эксперимента при возможности регистрации его результатов
3. План эксперимента — Совокупность данных, определяющих число, условия и порядок реализации опытов
4. Планирование эксперимента Выбор плана эксперимента, удовлетворяющего заданным требованиям
5. Фактор
Ндп. Параметр Переменная величина, по предположению влияющая на результаты эксперимента
6. Уровень фактора Фиксированное значение фактора относительно начала отсчета
7. Основной уровень фактора Натуральное значение фактора, соответствующее нулю в безразмерной шкале
[b]8. Нормализация факторов Преобразование натуральных значений факторов в безразмерные
9. Априорное ранжирование факторов[/b] Метод выбора наиболее важных факторов, основанный на экспертной оценке
10. Размах варьирования фактора Разность между максимальным н минимальным натуральными значениями фактора в данном плане
11. Интервал варьирования фактора Половина размаха варьирования фактора
12. Эффект взаимодействия факторов Показатель зависимости изменения эффекта одного фактора от уровней других факторов
13. Факторное пространство Пространство, координатные оси которого соответствуют значениям факторов
14. Область экспериментирования
Область планирования Область факторного пространства, где могут размещаться точки, отвечающие условиям проведения опытов
15. Активный эксперимент Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте задаются исследователем
16. Пассивный эксперимент Эксперимент, при котором уровни факторов в каждом опыте регистрируются исследователем, но не задаются
17. Последовательный эксперимент
Ндп. Шаговый эксперимент Эксперимент, реализуемый в виде серий, в котором условия проведения каждой последующей серии определяются результатами предыдущих
18. Отклик
Ндп. Реакция
Параметр Наблюдаемая случайная переменная, по предположению, зависящая от факторов
19. Функция отклика Зависимость математического ожидания отклика от факторов
20. Оценка функции отклика Зависимость, получаемая при подстановке в функцию отклика оценок значений ее параметров
21. Дисперсия оценки функции отклика Дисперсия оценки математического ожидания отклика в некоторой данной точке факторного пространства
22. Поверхность отклика
Ндп. Поверхность регрессии Геометрическое представление функции отклика
23. Поверхность уровня функции отклика Геометрическое место точек в факторном пространстве, которому соответствует некоторое фиксированное значение функции отклика
24. Область оптимума Область факторного пространства в окрестности точки, в которой функция отклика достигает экстремального значения
25. Рандомизация плана Один из приемов планирования эксперимента, имеющий целью свести эффект некоторого неслучайного фактора к случайной ошибке
26. Параллельные опыты Рандомизированные во времени опыты, в которых уровни всех факторов сохраняются неизменными
27. Временный дрейф Случайное или неслучайное изменение функции отклика во времени

2. МОДЕЛИ, ПЛАНЫ, МЕТОДЫ

28. Модель регрессионного анализа
Регрессионная модель Зависимость отклика от количественных факторов и ошибок наблюдения отклика
29. Модель регрессионного анализа, линейная по параметрам
Ндп. Линейная модель Модель регрессионного анализа, в которой функция отклика есть линейная комбинация базисных функций от факторов
30. Полиномиальная модель регрессионного анализа
Полиномиальная модель Модель регрессионного анализа, линейная по параметрам, задаваемая полиномом по факторам
31. Модель регрессионного анализа первого порядка
Линейная модель Модель регрессионного анализа, задаваемая полиномом первого порядка по факторам
32. Модель регрессионного анализа второго порядка
Квадратичная модель Модель регрессионного анализа, задаваемая полиномом второго порядка по факторам
33. Модель дисперсионного анализа Зависимость отклика от качественных факторов и ошибок наблюдений отклика
34. Адекватность математической модели
Адекватность модели Соответствие математической модели экспериментальным данным по выбранному критерию
35. Коэффициент регрессии Параметр модели регрессионного анализа
36. Блок плана Часть плана, включающая опыты, условия проведения которых однородны с точки зрения значений одного или нескольких мешающих факторов
37. Точка плана Упорядоченная совокупность численных значений факторов, соответствующая условиям проведения опыта
38. Центральная точка плана
Центр плана Точка плана, соответствующая нулям нормализованной (безразмерной) шкалы по всем факторам
39. Звездная точка плана Точка плана второго порядка, лежащая на координатной оси в факторном пространстве
40. Звездное плечо Расстояние между центральной и звездной точками плана второго порядка
41. Спектр плана Совокупность всех точек плана, отличающихся уровнями хотя бы одного фактора
42. Матрица плана Стандартная форма записи условий проведения экспериментов в виде прямоугольной таблицы, строки которой отвечают опытам, столбцы-факторам
43. Матрица спектра плана Матрица, составленная из всех строк матрицы плана, отличающихся уровнями хотя бы одного фактора
44. Матрица дублирования Квадратная диагональная матрица, диагональные элементы которой равны числам параллельных опытов в соответствующих точках спектра плана
45. Матрица базисных функций модели Матрица, задающая численные значения базисных функций линейной по параметрам модели в опытах реализуемого плана
46. Усеченная матрица базисных функций модели Подматрица матрицы базисных функций модели, содержащая строки, отвечающие спектру плана
47. Матрица моментов плана Квадратичная симметричная матрица, элементы которой есть скалярные произведения соответствующих векторов-столбцов матрицы базисных функций
48. Информационная матрица плана Нормированная матрица моментов плана
49. Полный факторный план План, содержащий все возможные комбинации всех факторов на определенном числе уровней равное число раз
50. Дробный факторный план
Дробная реплика полного факторного плана План, содержащий часть комбинаций полного факторного плана
51. Генератор плана Алгебраическое выражение, используемое при построении дробного факторного плана
52. План эксперимента первого порядка
Линейный план План с двумя или более уровнями факторов, позволяющий найти раздельные оценки параметров регрессионной модели первого порядка
53. План взвешивания План первого порядка, включающий факторы на двух или трех уровнях
54. Симплекс-план План эксперимента первого порядка, точки которого размещаются в вершинах симплекса
55. План эксперимента второго порядка План с более чем двумя уровнями факторов для нахождения оценок параметров регрессионной модели второго порядка
56. План дисперсионного анализа
План с дискретными уровнями факторов для нахождения оценок параметров дисперсионной модели
57. Латинский квадрат План дисперсионного анализа, задаваемый расположением некоторого числа символов в ячейках, сгруппированных в строки и столбцы так, что каждый символ встречается один раз в каждой строке и в каждом столбце
58. Латинский куб первого порядка
Латинский куб План дисперсионного анализа, задаваемый расположением некоторого числа символов в квадратах из строк и столбцов так, что каждый символ встречается одинаковое число раз в каждом квадрате
59. Критерий оптимальности плана — Латинский куб
60. Ортогональность плана Свойство плана, при котором матрица моментов для заданной модели является диагональной
61. Ротатабельность плана Свойство плана, при котором дисперсия оценки функции отклика зависит только от расстояния от центра плана
62. Композиционность плана Свойство плана, позволяющее выполнять эксперимент последовательно, переходя от более простых моделей к более сложным
63. Насыщенность плана Свойство плана, задающееся разностью между числом точек спектра плана и числом оцениваемых параметров модели
64. Метод случайного баланса
Случайный баланс Метод отсеивания факторов, основанный па использовании сверхнасыщенных планов со случайным выбором сочетаний уровней факторов
65. Метод крутого восхождения Метод экспериментальной оптимизации, сочетающий полный или дробный факторный эксперимент с движением по градиенту функции отклика
66. Эволюционное планирование
ЭВОП Метод экспериментальной оптимизации, сочетающий многократное использование дробных и полных факторных планов с движением по градиенту функции отклика и предназначенный для совершенствования производственных объектов
67. Последовательный симплексный метод
ПСМ Метод экспериментальной оптимизации, основанный на сочетании насыщенного плана, заданными вершинами симплекса с последовательным отражением наихудшей вершины относительно противоположной грани
68. Регрессионный анализ Статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик только количественных факторов, основанный на сочетании аппарата метода наименьших квадратов и техники статистической проверки гипотез
69. Дисперсионный анализ Статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик только количественных факторов, основанный на использовании техники статистической проверки гипотез и представлении общей вариации экспериментальных данных в виде суммы вариаций, обусловленных исследуемыми факторами и их взаимодействиями
70. Метод ковариационного анализа Статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик как количественных, так и качественных факторов, основанный на сочетании элементов регрессионного и дисперсионного анализа

Скачать полную версию (+ Лабораторные работы по этой теме) можно по ссылке…
Скачать Все определения и пояснения по Планирование эксперимента + Лабораторные работы

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Pin It on Pinterest