Анализ исходных данных при статистической обработке результатов научных исследований

Приведены основные понятия и принципы планирования эксперимента, его виды и задачи, цели и методы выбора условий выполнения одно- и многофакторных экспериментов, пути сокращения числа параметров оптимизации в многофакторном эксперименте. Описаны методы выбора основных факторов, влияющих на изучаемый объект, с помощью экспертной оценки роли рассматриваемых факторов, дисперсионного анализа, путем применения насыщенных и сверхнасыщенных планов эксперимента. Представлены методы дихотомии, Фибоначчи и золотого сечения поиска области значений фактора, при которых функция приобретает экстремальные значения. Рассмотрены методы предварительного анализа и уточнения исходных данных; получения эмпирических зависимостей; основные понятия, задачи, предпосылки, способы реализации и проверки достоверности результатов корреляционно-регрессионного анализа и полного факторного эксперимента.



Для студентов учреждений высшего образования по специальности "Инновационные технологии в машиностроении".