Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Разделы дисциплины, виды занятий, формы текущего контроля и промежуточной аттестации
|
|
| Вид учебной работы | Всего часов | Семестр |
| Общая трудоёмкость дисциплины | ||
| Аудиторные занятия, в т.ч.: | ||
| Лекции | ||
| Практические занятия (ПЗ) | ||
| Семинары (С) | - | - |
| Лабораторные работы (ЛР) | - | - |
| и (или) другие виды аудиторных занятий | - | - |
| Самостоятельная работа, в т.ч.: | ||
| Курсовой проект (работа) | - | - |
| Расчётно-графические работы | - | - |
| Реферат | - | - |
| и (или) другие виды самостоятельной работы | ||
| Вид итогового контроля (зачёт, экзамен) | зачет | Зачет |
| № п/п | Раздел дисциплины | Семестр | Неделя семестра | Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах) | Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам) | |||
| Л | ПЗ (или С) | ЛР | СРС | |||||
| Основы обработки экспериментальных данных | 1-2 | - | ППЗ | |||||
| Методы статистической обработки результатов | 3-4 | - | ППЗ | |||||
| Однофакторный эксперимент | 5-6 | - | ППЗ | |||||
| Факторные эксперименты | 7-8 | - | ППЗ, КонР | |||||
| Дополнительные методы обработки экспериментальных данных | 9-10 | - | ППЗ | |||||
| Типы факторных экспериментов | 11-12 | - | ППЗ | |||||
| Регрессионный анализ | 13-14 | - | ППЗ | |||||
| Планирование эксперимента | 15-16 | - | ППЗ | |||||
| Методы компьютерной обработки экспериментальных данных | 17-18 | - | ППЗ, З | |||||
| - |
Условные обозначения: Л – лекции; ПЗ – практические занятия; С – семинары; ЛР – лабораторные работы; СРС – самостоятельная работа студентов; Р – реферат; Д – доклад; КонР – контрольная работа; Т – тестирование; ППЗ - приём практических заданий; З – зачёт; Э - экзамен.
Содержание разделов дисциплины
Раздел 1. Основы обработки экспериментальных данных. Основные понятия и определения. Научный и промышленный эксперимент. Характеристики случайных величин. Оценка параметров: точечные и интервальные. Определение точечных оценок методом максимального правдоподобия. Определение доверительных интервалов. Ошибки первого и второго рода. Стандартная обработка результатов эксперимента.
Раздел 2. Методы статистической обработки результатов. Выборка, среднее, мода, медиана, дисперсия. Статистические гипотезы. Нулевая, альтернативные гипотезы. Критерии проверки гипотез. Мощность критерия. Оперативная характеристика и функция мощности. Робастные методы обработки данных.
Раздел 3. Однофакторный эксперимент. Математическая модель однофакторного эксперимента. Основные используемые обозначения, основное уравнение дисперсионного анализа. Принцип рандомизации. Ограничения на рандомизацию и получение различных модификаций однофакторного эксперимента. Математические модели, анализ данных в соответствии с моделями типа: блочный план, планы типа латинский, греко-латинский, гиперквадраты.
Раздел 4. Факторные эксперименты. Эксперименты с перекрестной схемой классификаций экспериментальных данных. Математическая модель, методы обработки экспериментальных данных. Эксперименты с группировкой (иерархические эксперименты), математическая модель, отличие от перекрестной схемы. Блочные факторные эксперименты. Определяющие контрасты, их смешивание с блоковым эффектом.
Раздел 5. Дополнительные методы обработки экспериментальных данных. Методы разделения средних арифметических. Корреляционный анализ. Дисперсионный анализ.
Раздел 6. Типы факторных экспериментов. Факторные эксперименты типа 22, 23, 2n. Модель, план, анализ. Факторные эксперименты типа 32, 33, 3n. Модель, план, анализ. Способы разбиений полного факторного эксперимента (ПФЭ) на дробные реплики – дробный факторный эксперимент (ДФЭ). Определение эффектов смешиваемых между собой в ДФЭ и потеря информации. Особенности обработки экспериментов типа 2n, 3n при помощи алгоритма ЙЕТСА.
Раздел 7. Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов (МНК) как частный случай метода максимального правдоподобия. Одномерная регрессия, полиномиальная регрессия. Остаточный средний квадрат как оценка качества аппроксимации. Поверхность отклика, применение ДФЭ для получения уравнения регрессии. Аппроксимация ортогональными функциями.
Раздел 8. Планирование эксперимента. Планирование эксперимента при поиске оптимума поверхности, использование ДФЭ, ортогональные планы. Планирование эксперимента на симплексе.
Раздел 9. Методы компьютерной обработки экспериментальных данных. Применяемых программных статистических комплексов при обработке экспериментальных данных (на базе основных модулей MS Excel). Основные характеристики, возможности.
4.4. Лабораторный практикум
| № п/п | № раздела дисциплины | Наименование лабораторных работ |
Не предусмотрен.