Wiki ТНТУ - Внесок користувача [uk]

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T12:04:36Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
:Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) 
повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю. 
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. 
Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування. 

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm]) 
:Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність. 
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності. 
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів). 
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
:Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
:Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
:Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
:Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
:Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань 
центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
:В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
:Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 

<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>
===Властивості матриці ПФЕ===
:Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

<center>Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів</center>

:Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і 
відповідно результати усереднювати.Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця 
планування.Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці 
планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику 
при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
:В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від 
математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми 
значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

:На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні з експериментом 
у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають мінімальний вплив на вихідну 
величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував певну залежність керамічної міцності від 
того які з факторів перебувають на вищому рівні тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас 
лише один фактор перебуває на вищому рівні а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу 
відповідно на результат експерименту (Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений 
мною коефіцієнт впливу j – того фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на 
нижньому рівні. Відповідно побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі 
вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)

Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center> 

<center>[[Файл:pic5.jpg]] </center>

<center>Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату</center>

==Висновки==

:Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

==Список використаної літератури==
*Аністратенко В.О., Федоров В.Г. "Математичне планування експериментів в АПК":Навч. посібник. - К.: Вища шк., 1993.-375 с.: іл. ISBN 5-11-002551-1
*http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm

Файл:Pic5.jpg

2010-03-19T11:57:10Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:56:49Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:54:14Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
:Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) 
повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю. 
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. 
Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування. 

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm]) 
:Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність. 
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності. 
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів). 
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
:Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
:Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
:Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
:Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
:Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань 
центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
:В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
:Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 

<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>
===Властивості матриці ПФЕ===
:Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

<center>Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів</center>

:Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і 
відповідно результати усереднювати.Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця 
планування.Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці 
планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику 
при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
:В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від 
математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми 
значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

:На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні з експериментом 
у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають мінімальний вплив на вихідну 
величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував певну залежність керамічної міцності від 
того які з факторів перебувають на вищому рівні тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас 
лише один фактор перебуває на вищому рівні а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу 
відповідно на результат експерименту (Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений 
мною коефіцієнт впливу j – того фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на 
нижньому рівні. Відповідно побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі 
вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)

Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center>

<center>Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату</center>

==Висновки==

:Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:52:58Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
:Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) 
повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю. 
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. 
Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування. 

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm]) 
:Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність. 
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності. 
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів). 
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
:Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
:Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
:Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
:Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
:Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань 
центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
:В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
:Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 

<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>
===Властивості матриці ПФЕ===
:Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

<center>Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів</center>

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

:Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і 
відповідно результати усереднювати.Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця 
планування.Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці 
планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику 
при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
:В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від 
математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми 
значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

:На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні з експериментом 
у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають мінімальний вплив на вихідну 
величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував певну залежність керамічної міцності від 
того які з факторів перебувають на вищому рівні тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас 
лише один фактор перебуває на вищому рівні а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу 
відповідно на результат експерименту (Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений 
мною коефіцієнт впливу j – того фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на 
нижньому рівні. Відповідно побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі 
вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)

Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center>

<center>Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату</center>

==Висновки

:Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:46:13Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 

<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>
===Властивості матриці ПФЕ===
Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні 
з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають 
мінімальний вплив на вихідну величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував 
певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні 
тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні 
а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту 
(Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того 
фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно 
побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)
Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center>

<center>Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату</center>

Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:42:42Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
==Опис експерименту:==
==Побудова матриці ПФЕ.==
===Властивості матриці ПФЕ===
==
=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 

<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>
===Властивості матриці ПФЕ===
Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні 
з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають 
мінімальний вплив на вихідну величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував 
певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні 
тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні 
а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту 
(Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того 
фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно 
побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)
Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center>

<center>Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату</center>

Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:39:26Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 

<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>

Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні 
з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають 
мінімальний вплив на вихідну величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував 
певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні 
тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні 
а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту 
(Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того 
фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно 
побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)
Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center>

<center>Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату</center>

Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Файл:Pic4.jpg

2010-03-19T11:38:20Z

Pob:

Файл:Pic3.jpg

2010-03-19T11:37:25Z

Pob: завантажив нову версію «Файл:Pic3.jpg»

Файл:Pic3.jpg

2010-03-19T11:36:26Z

Pob: завантажив нову версію «Файл:Pic3.jpg»

Файл:Pic3.jpg

2010-03-19T11:31:50Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:29:51Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 

==Побудова матриці ПФЕ.==
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 
<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>

Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Рисунок 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів

<center>[[Файл:pic2.jpg]] </center>

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

<center>[[Файл:pic3.jpg]] </center>

<center>Рисунок 3 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів</center>

На рисунку 3 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні 
з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають 
мінімальний вплив на вихідну величину. На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував 
певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні 
тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні 
а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту 
(Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того 
фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно 
побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 4.)
Таблиця розрахунків:

<center>[[Файл:pic4.jpg]] </center>

Рисунок 4 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату

Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:09:46Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 
==Побудова матриці ПФЕ.==
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 
<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>

Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Таблиця 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів
[[Файл:pic2.jpg]]

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

Рисунок 1 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів
На рисунку 1 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають мінімальний вплив на вихідну величину.
На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту (Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 2.)
Таблиця розрахунків:

Рисунок 2 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату
Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Файл:Pic2.jpg

2010-03-19T11:08:24Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:08:07Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 
Побудова матриці ПФЕ.
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 
<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>

Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
*- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
*- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
*- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Таблиця 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів
[[Файл:pic2.jpg]]

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

Рисунок 1 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів
На рисунку 1 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають мінімальний вплив на вихідну величину.
На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту (Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 2.)
Таблиця розрахунків:

Рисунок 2 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату
Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T11:02:51Z

Pob:

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm])
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність.
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності.
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів).
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від кількісних факторів, без включення виконань центральних точок. 
Побудова матриці ПФЕ.
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних комбінацій рівнів. 
Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 
<center>(z1..n= -1 ).</center>

Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних 
керованих змінних у двічі менша ніж попередня. 
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами: 

<center>[[Файл:E-pic1.jpg]]</center>

Відповідно для якої кількість рядків якої буде рівна кількості експериментів 2N (де в нашому випадку кількість факторів N = 5). 
Побудований таким чином план експериментів має відповідно такі властивості:
=- Симетричності відносно центра експерименту (тобто сума елементів стовбців рівна нулю); 
=- Нормування (тобто сума елементів стовбців по модулю рівна кількості експериментів); 
=- Ортогональності (Сума добутку i – того елементу одного ствобця на відповідний і – тий елемент будь-якого іншого рівна нулю); 

Таблиця 2 – Перевірка виконання властивостей плану експериментів

Оскільки зміна вихідної величини y має випадковий характер то доводиться проводити m дослідів при кожному наборі факторів і відповідно результати усереднювати.
Тобто весь експеримент ділиться на m серій дослідів в якому повністю реалізується матриця планування.
Перед реалізацією плану на обєкті варто рендомізувати серію дослідів (тобто надати випадковий номер рядку матриці планування). Рандомізація необхідна для виключення деяких системних помилок, тобто впливу побічних факторів на величину відклику при верхньому або нижньому рівні фіксованого фактора.
В нашому випадку проведено m>15 серій дослідів з метою отримання як найменшого середнього значення квадрату відхилення від математичного сподівання результуючої величини. І відповідно в таблиці в нас показано (керамічна міцність) відношення суми значень отриманих при і-тому наборі факторів в m серіях дослідів відповідно до m (кількості серій дослідів).

Рисунок 1 – Залежність результату експерименту від наборів рівнів факторів
На рисунку 1 відображено графік зміни показника вихідної величини в порівнянні з експериментом у якому всі фактори перебувають на нижньому рівні і відповідно мають мінімальний вплив на вихідну величину.
На основі цих данних я інтуєтивно прослідкував певну залежність керамічної міцності від того які з факторів перебувають на вищому рівні тобто виділивши множину комбінацій рівнів де в нас лише один фактор перебуває на вищому рівні а всі інші на нижчому обраховую певний коефіцієнт впливу відповідно на результат експерименту (Y) як різницю Аj=(Yxi=0 – Y) де i=1..5, j=1..5, Аj – визначений мною коефіцієнт впливу j – того фактора, Yxi=0 – результат експерименту при перебуванні усіх факторів на нижньому рівні. Відповідно побудував нову прогнозовану мною множину результатів експеременту на основі вище згаданого алгоритму (рисунок 2.)
Таблиця розрахунків:

X1 X2 X3 X4 X5 Y2
1 0 0 0 0 0 0 0 680,45
2 1 -42,03 42,03 0 0 0 0 42,03 722,48
3 1 -21,69 0 21,69 0 0 0 21,69 702,14
4 0 42,03 21,69 0 0 0 63,72 744,17
5 1 -23,22 0 0 23,22 0 0 23,22 703,67
6 0 42,03 0 23,22 0 0 65,25 745,7
7 0 0 21,69 23,22 0 0 44,91 725,36
8 0 42,03 21,69 23,22 0 0 86,94 767,39
9 1 188,87 0 0 0 -188,87 0 -188,87 491,58
10 0 42,03 0 0 -188,87 0 -146,84 533,61
11 0 0 21,69 0 -188,87 0 -167,18 513,27
12 0 42,03 21,69 0 -188,87 0 -125,15 555,3
13 0 0 0 23,22 -188,87 0 -165,65 514,8
14 0 42,03 0 23,22 -188,87 0 -123,62 556,83
15 0 0 21,69 23,22 -188,87 0 -143,96 536,49
16 0 42,03 21,69 23,22 -188,87 0 -101,93 578,52
17 1 73,11 0 0 0 0 -73,11 -73,11 607,34
18 0 42,03 0 0 0 -73,11 -31,08 649,37
19 0 0 21,69 0 0 -73,11 -51,42 629,03
20 0 42,03 21,69 0 0 -73,11 -9,39 671,06
21 0 0 0 23,22 0 -73,11 -49,89 630,56
22 0 42,03 0 23,22 0 -73,11 -7,86 672,59
23 0 0 21,69 23,22 0 -73,11 -28,2 652,25
24 0 42,03 21,69 23,22 0 -73,11 13,83 694,28
25 0 0 0 0 -188,87 -73,11 -261,98 418,47
26 0 42,03 0 0 -188,87 -73,11 -219,95 460,5
27 0 0 21,69 0 -188,87 -73,11 -240,29 440,16
28 0 42,03 21,69 0 -188,87 -73,11 -198,26 482,19
29 0 0 0 23,22 -188,87 -73,11 -238,76 441,69
30 0 42,03 0 23,22 -188,87 -73,11 -196,73 483,72
31 0 0 21,69 23,22 -188,87 -73,11 -217,07 463,38
32 0 42,03 21,69 23,22 -188,87 -73,11 -175,04 505,41

Рисунок 2 – Порівняння дійсного значення результату експерименту та зпрогнозованого результату
Для оцінки якості визначеного мною коефіцієнта впливу факторів проводжу розрахунок середнього відхилення зпрогнозованого значення від дійсного яке склало 46,034063 , середній процент відхилення від дійсного значення результату експерименту становить 8,7930604%, що на мою думку враховуючи стохастичну природу процесу є досить не поганим результатом і тому відповідно за даною, розробленою мною, методикою можна визначити кількісні значення коефіцієнтів впливу факторів на результуючу величину і на основі цих значень прийняти рішення, щодо важливості врахування тих чи інших факторів.

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:57:33Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:55:05Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:54:48Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:53:28Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:52:11Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:48:05Z

Pob:

----

=Повний факторний експеримент (ПФЕ)=
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

----

==Опис експерименту:==
(задача взята з даного джерела: [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri471.htm]) 
Мета: визначити вплив факторів механічної обробки на керамічну міцність. 
Кількість серій = значення (більше 15 серій) керамічної міцності. 
Кількість спостережень =32 (25 завершених факторних проектів). 
Величина відклику Y = Значення (більше 15 представлень) керамічної міцності. 
Фактор 1 = Таблична швидкість (2 рівня:повільний(.025 м\с) і швидкий(.125 м\с) ) 
Фактор 2 = Нижня Норма подачі (2 рівня:повільний(.05м\с) і швидкий (ю125м\с)) 
Фактор 3 = Колесо Гріт (2 рівня: 140/170 и 80/100) 
Фактор 4 = Напрямок (2 рівня: повздовжний і поперечний) 
Фактор 5 = Партія (2 рівня: 1 и 2) 
Так як 2 ва фактора якісні (напрямок і партія), і відповідно розумно очікувати монотонниі ефекти від 
кількісних факторів, без включення виконань центральних точок.

----

Побудова матриці ПФЕ. 
В основі повного факторнго експеременту лежить матриця планування яка включає все можливий перебір неповторюваних 
комбінацій рівнів. Побудову матриці зручно починати з рядка де всі керовані змінні перебувають на нижньому рівні, тобто : 
<center>'''''(z-1= -1 ,…,zn= -1 ).''''' </center>
Далі зручно скористатися правилом, що частота зміни знака для кожних керованих змінних у двічі менша ніж попередня.
Відповідно отримуємо матрицю ПФЕ з пятьма факторами:

[[Файл:E:pic1.jpg]]

Файл:E-pic1.jpg

2010-03-19T10:47:01Z

Pob: Матриця ПФЕ

Матриця ПФЕ

Файл:Pic1.jpg

2010-03-19T10:45:02Z

Pob:

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

2010-03-19T10:21:32Z

Pob: Створена сторінка: Повний факторний експеримент (ПФЕ) Повний факторний експеримент (ПФЕ) Таблиця значень аб…

Повний факторний експеримент (ПФЕ)

Повний факторний експеримент (ПФЕ)
Таблиця значень або рівнів факторів повинна мати лінійно не залежні стовбці,сума добутків значень будь яких двох факторів (чисел 2вох стовбців) повинна бути рівна нулю. Тобто повний факторний експеримент має ортогональну матрицю.
ПФЕ- експеримент що реалізує всі можливі неповторювані комбінації рівнів незалежних змінних, кожна з яких примусово(активно) варіює на двох рівнях. Число цих комбінацій при N факторах рівна двом в степені N і визначає тип планування.

Користувач:Pob

2010-03-19T10:15:55Z

Pob: Створена сторінка: 2010 Тернопільський Національний Університет імені Івана пулюя студент групи СН-51 Посмітю…

2010
Тернопільський Національний Університет імені Івана пулюя
студент групи СН-51
Посмітюх Богдан Олександрович

2009-2010рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"

2010-03-19T10:14:18Z

Pob:

# (20.01.2010р.) [[Користувач:Bojkoio|ст.гр.СНм-51 Бойко Ігор]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Бойко_Ігор:Чорний ящик|Схема "чорного ящика" в плануванні експерименту. Фактори (входи) і параметри оптимізації (виходи) "чорного ящика"]].
# (27.01.2010р.) [[Користувач:Сарабун П.|ст.гр.СНм-51 Сарабун П.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Павло_Сарабун:Історія та роль Р.Фішера а планування експерименту|Історія та роль Р.Фішера а планування експерименту]]
# (27.01.2010р.) [[Користувач:Hotcoffe|ст.гр.СНм-51 Олійник Євген]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Євген_Олійник:Фактори експеременту|Рівні факторів. Нульовий рівень. Інтервал варіювання фактору]].
# (28.01.2010р.) [[Користувач:Nata|ст.гр.СНм-51 Трушик Наталя]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Трушик Наталя:|Проведення експерименту. Анкета для збору даних]].
# (17.02.2010р.) [[Користувач:walter|ст.гр.СНм-51 Готович Володимир]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Готович Володимир:|Оптимізаційні методи планування експериментів. Крокова процедура, метод Гаусса-Зейделя, метод крутого сходження.]].
# (17.02.2010р.) [[Користувач:mars|ст.гр.СНм-51 Залецький Михайло]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Залецький Михайло:|Регресійні моделі при повному 2 дробовому факторному експерименті. Визначення коефіцієнтів регресії.]].
# (21.02.2010р.) [[Користувач:yulik|ст.гр.СНм-51 Белиця Юля]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Белиця Юля:|Види параметрів оптимізації. Вимоги до факторів і параметрів оптимізації..]].
# (30.02.2010р.) [[Користувач:Hotcoffe|ст.гр.СНм-51 Олійник Євген]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Євген_Олійник:Методи прогнозування|Методи прогнозування]].
# (26.02.2010р.) [[Користувач:Syrotiuk|ст.гр.СНм-52 Сиротюк Михайло]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк Михайло:Планування експерименту при дисперсійному аналізі.|Планування експерименту при дисперсійному аналізі.Латинські і греко-латинські квадрати. Латинські куби]].
# (27.02.2010р.) [[Користувач:Rosinets|ст.гр.СНм-51 Росинець Наталія]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Росинець Наталія:Попередня обробка експериментальних даних. Критерії відсіювання завідомо помилкових даних.|Попередня обробка експериментальних даних. Критерії відсіювання завідомо помилкових даних.]].
# (04.03.2010р.) [[Користувач:ulyasi4ka|ст.гр.СНм-51 Чорнописька Юля]]: [[Прогнозування за допомогою нейронних мереж]].
# (04.03.2010р.) [[Користувач:POWER|ст.гр.СНм-51 Вельмик C.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Вельмик Сергій:|Дробові репліки. Насичені плани. Генеруючі співвідношення. Ефективність реплік.]].
# (05.03.2010р.) [[Користувач:ihor_p|ст.гр.СНм-51 Пельц І.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Пельц Ігор:|Рототабельне планування]].
# (07.03.2010р.) [[Користувач:sloyka_yaroslav|ст.гр.СНм-51 Слойка Я.І.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Слойка Ярослав:|Дрейф неоднорідностей]].
# (07.03.2010р.) [[Користувач:olesia|ст.гр.СНм-51 Марценюк О.А.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Марценюк Олеся:|Планування експерименту при наявності некерованих змінних]].
# (08.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СНм-51 Галас І.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Галас Іван:|Матриця планування експерименту]].
# (08.03.2010р.) [[Користувач:zvizdar|ст.гр.СНм-51 Бурак А.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Бурак Андрій:|Приклади задач у народному господарстві, в тому числі у багатьох областях медицини та ін.]].
# (09.03.2010р.) [[Користувач:Inna|ст.гр.СН-51 Канєвська І.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Канєвська Інна:|Кореляційний аналіз експериментальних даних. Кореляційна матриця. Перевірка гіпотез відносно значень кореляційної матриці.]].
# (10.03.2010р.) [[Користувач:artist1988|ст.гр.СНм-51 Кобзар В.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Кобзар Віктор:|Статистичні критерії згоди. Порівняння оцінок дисперсій.]].
# (10.03.2010р.) [[Користувач:Pimchikoff|ст.гр.СНм-51 Пімєнов А.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Пімєнов Артем:|Однофакторний, двофакторний і багатофакторний дисперсійний аналізи. Значимість впливів факторів на досліджувані параметри і перевірка відповідних гіпотез.]].
# (11.03.2010р.) [[Користувач:zhunik|ст.гр.СНм-51 Жунківський Ю.А.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Жунківський Юрій:|Планування та проведення експерименту з моделями.]].
# (11.03.2010р.) [[Користувач:Hek|ст.гр.СН-51 Яскевич Ю.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Яскевич Юрій:|Довірчі інтервали та їх межі.]].
# (11.03.2010р.) [[Користувач:Romanio|ст.гр.СНм-51 Р.М.Кришталович]]: [[ПЕ2010:Виступ на семінарі - Кришталович Роман:Пасивний і активний експеримент.]]
# (11.03.2010р.) [[Користувач:Denus|ст.гр.СНм-51 Маличок Денис Іванович]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Маличок Денис Іванович:|Регресійний аналіз експериментальних даних. Лінійні і нелінійні моделі. Оцінка параметрів моделі. Перевірка гіпотези адекватності моделі і досліджуваного процесу. Інтерпретація моделі.]].
# (12.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СНм-51 Проць В.Г.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Проць Віктор:|Моделювання Об'єкту і Планування Експерименту]].
# (17.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СН-51 Кливець І.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Кливець Інна:|Задачі дисперсійного аналізу. Приклади задач]].
# (17.03.2010р.) [[Користувач:pob|ст.гр.СН-51 Посмітюх Б.О.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Посмітюх Б.О.:|Повний факторний експеримент.]].

Дописуйте по аналогії самі свої виступи

2009-2010рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"

2010-03-19T10:13:37Z

Pob:

# (20.01.2010р.) [[Користувач:Bojkoio|ст.гр.СНм-51 Бойко Ігор]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Бойко_Ігор:Чорний ящик|Схема "чорного ящика" в плануванні експерименту. Фактори (входи) і параметри оптимізації (виходи) "чорного ящика"]].
# (27.01.2010р.) [[Користувач:Сарабун П.|ст.гр.СНм-51 Сарабун П.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Павло_Сарабун:Історія та роль Р.Фішера а планування експерименту|Історія та роль Р.Фішера а планування експерименту]]
# (27.01.2010р.) [[Користувач:Hotcoffe|ст.гр.СНм-51 Олійник Євген]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Євген_Олійник:Фактори експеременту|Рівні факторів. Нульовий рівень. Інтервал варіювання фактору]].
# (28.01.2010р.) [[Користувач:Nata|ст.гр.СНм-51 Трушик Наталя]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Трушик Наталя:|Проведення експерименту. Анкета для збору даних]].
# (17.02.2010р.) [[Користувач:walter|ст.гр.СНм-51 Готович Володимир]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Готович Володимир:|Оптимізаційні методи планування експериментів. Крокова процедура, метод Гаусса-Зейделя, метод крутого сходження.]].
# (17.02.2010р.) [[Користувач:mars|ст.гр.СНм-51 Залецький Михайло]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Залецький Михайло:|Регресійні моделі при повному 2 дробовому факторному експерименті. Визначення коефіцієнтів регресії.]].
# (21.02.2010р.) [[Користувач:yulik|ст.гр.СНм-51 Белиця Юля]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Белиця Юля:|Види параметрів оптимізації. Вимоги до факторів і параметрів оптимізації..]].
# (30.02.2010р.) [[Користувач:Hotcoffe|ст.гр.СНм-51 Олійник Євген]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Євген_Олійник:Методи прогнозування|Методи прогнозування]].
# (26.02.2010р.) [[Користувач:Syrotiuk|ст.гр.СНм-52 Сиротюк Михайло]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк Михайло:Планування експерименту при дисперсійному аналізі.|Планування експерименту при дисперсійному аналізі.Латинські і греко-латинські квадрати. Латинські куби]].
# (27.02.2010р.) [[Користувач:Rosinets|ст.гр.СНм-51 Росинець Наталія]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Росинець Наталія:Попередня обробка експериментальних даних. Критерії відсіювання завідомо помилкових даних.|Попередня обробка експериментальних даних. Критерії відсіювання завідомо помилкових даних.]].
# (04.03.2010р.) [[Користувач:ulyasi4ka|ст.гр.СНм-51 Чорнописька Юля]]: [[Прогнозування за допомогою нейронних мереж]].
# (04.03.2010р.) [[Користувач:POWER|ст.гр.СНм-51 Вельмик C.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Вельмик Сергій:|Дробові репліки. Насичені плани. Генеруючі співвідношення. Ефективність реплік.]].
# (05.03.2010р.) [[Користувач:ihor_p|ст.гр.СНм-51 Пельц І.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Пельц Ігор:|Рототабельне планування]].
# (07.03.2010р.) [[Користувач:sloyka_yaroslav|ст.гр.СНм-51 Слойка Я.І.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Слойка Ярослав:|Дрейф неоднорідностей]].
# (07.03.2010р.) [[Користувач:olesia|ст.гр.СНм-51 Марценюк О.А.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Марценюк Олеся:|Планування експерименту при наявності некерованих змінних]].
# (08.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СНм-51 Галас І.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Галас Іван:|Матриця планування експерименту]].
# (08.03.2010р.) [[Користувач:zvizdar|ст.гр.СНм-51 Бурак А.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Бурак Андрій:|Приклади задач у народному господарстві, в тому числі у багатьох областях медицини та ін.]].
# (09.03.2010р.) [[Користувач:Inna|ст.гр.СН-51 Канєвська І.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Канєвська Інна:|Кореляційний аналіз експериментальних даних. Кореляційна матриця. Перевірка гіпотез відносно значень кореляційної матриці.]].
# (10.03.2010р.) [[Користувач:artist1988|ст.гр.СНм-51 Кобзар В.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Кобзар Віктор:|Статистичні критерії згоди. Порівняння оцінок дисперсій.]].
# (10.03.2010р.) [[Користувач:Pimchikoff|ст.гр.СНм-51 Пімєнов А.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Пімєнов Артем:|Однофакторний, двофакторний і багатофакторний дисперсійний аналізи. Значимість впливів факторів на досліджувані параметри і перевірка відповідних гіпотез.]].
# (11.03.2010р.) [[Користувач:zhunik|ст.гр.СНм-51 Жунківський Ю.А.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Жунківський Юрій:|Планування та проведення експерименту з моделями.]].
# (11.03.2010р.) [[Користувач:Hek|ст.гр.СН-51 Яскевич Ю.В.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Яскевич Юрій:|Довірчі інтервали та їх межі.]].
# (11.03.2010р.) [[Користувач:Romanio|ст.гр.СНм-51 Р.М.Кришталович]]: [[ПЕ2010:Виступ на семінарі - Кришталович Роман:Пасивний і активний експеримент.]]
# (11.03.2010р.) [[Користувач:Denus|ст.гр.СНм-51 Маличок Денис Іванович]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Маличок Денис Іванович:|Регресійний аналіз експериментальних даних. Лінійні і нелінійні моделі. Оцінка параметрів моделі. Перевірка гіпотези адекватності моделі і досліджуваного процесу. Інтерпретація моделі.]].
# (12.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СНм-51 Проць В.Г.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Проць Віктор:|Моделювання Об'єкту і Планування Експерименту]].
# (17.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СН-51 Кливець І.М.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Кливець Інна:|Задачі дисперсійного аналізу. Приклади задач]].
# (17.03.2010р.) [[Користувач:Scoolf|ст.гр.СН-51 Посмітюх Б.О.]]: [[ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Посмітюх Б.О.:|Повний факторний експеримент.]].

Дописуйте по аналогії самі свої виступи