АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Проверка адекватности уравнения регрессии результатам опытов

Читайте также:
  1. III. Требования к результатам освоения содержания дисциплины
  2. III. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
  3. V. Проверка жизнью избирательных лозунгов
  4. VI. Дайте экспертную оценку результатам испытуемого.
  5. VI. Проверка статистических гипотез, критерий Стьюдента
  6. VII. Проверка статистических гипотез, критерий Хи-квадрат
  7. XI. Метод регрессии
  8. Алгебраические уравнения
  9. Аудит учредительных документов. Проверка формирования уставного капитала
  10. Висновки і пропозиції за результатами ревізії.
  11. Волновое уравнение и его решение. Физический смысл волнового уравнения. Скорость распространения волн в различных средах.
  12. Вопрос 2 Проверка и оценка в задачах со случайными процессами на примере решения задач экозащиты, безопасности и риска.

 

 

В условиях отсутствия погрешностей измерения и помех адекватность означала бы точное соответствие расчетных (по уравнению регрессии) и экспериментальных данных. В условиях же наличия погрешностей измерения адекватность считается установленной, если средний разброс экспериментальных значений функции отклика относительно расчетных при

 
 

будет равен среднему разбросу результатов повторных измерений при

 
 

где

N – количество значений фактора (различных значений Х) при которых измеряется отклик Y.

n – количество повторных измерений значения отклика при одном и том же значении фактора.

Проверка адекватности уравнения регрессии результатам опытов производится в следующей последовательности:

1. По результатам повторных измерений в каждом опыте вычисляется:

 

 
 

 

 

 
 

2. Производится проверка однородности дисперсий

 

где i= 1…N, i – номер опыта, N – число опытов.

При неограниченном количестве повторных измерений однородность означала бы равенство дисперсий в каждом опыте. В условиях ограниченного количества повторных измерений проверка на однородность осуществляется с помощью критерия Фишера. Критерий Фишера определяет максимально возможное отношение максимальной и минимальной дисперсии, при котором дисперсии можно считать однородными (лучше сказать: нельзя считать неоднородными). Значения коэффициента Фишера заданы таблично для различных степеней свободы числителя и знаменателя

 
 

и различных значений уровня доверительной вероятности (см. табл. 7)

 

Табл. 7. Коэффициенты Фишера для Ф=0.95

 

fчисл fзнам                 ¥
                   
  18,5 19,2 19,2 19,3 19,3 19,3 19,4 19,5 19,5
  10,1 9,6 9,3 9,1 9,0 8,9 8,7 8,6 8,5
  7,7 6,9 6,6 6,4 6,3 6,2 5,9 5,8 5,6
  6,6 5,8 5,4 5,2 5,1 5,0 4,7 4,5 4,4
  6,0 5,1 4,8 4,5 4,4 4,3 4,0 3,8 3,7
  4,8 3,9 3,5 3,3 3,1 3,0 2,7 2,5 2,3
  4,3 3,4 3,0 2,8 2,6 2,5 2,2 2,0 1,7
¥ 3,8 3,0 2,6 2,4 2,2 2,1 1,8 1,5 1,0

 

 

Итак, если

 
 

то дисперсии нельзя считать однородными.

Число степеней свободы f равняется разности количества повторных измерений и числа констант, определяемых по этим измерениям. В данном случае ищется одна константа

 
 

 

Поэтому f=n-1.

Причиной обнаруженной неоднородности дисперсий может быть наличие промахов или недостаточное количество повторных измерений.

Таким образом, при обнаружении неоднородности нужно найти и исключить промахи и/или произвести дополнительные измерения. Промахом считают результат, существенно выходящий за пределы доверительного интервала.

3.Вычисляется дисперсия воспроизводимости S2воспр

Дисперсия воспроизводимости есть среднее из дисперсий всех опытов. Оценкой ее является

 

 
 

Где n – число опытов;

 

 

 
 

4. Вычисляется дисперсия адекватности Sад2

Дисперсия адекватности определяется как сумма квадратов отклонений расчетных и экспериментальных значений функции отклика, отнесенная к числу степеней свободы. Число степеней свободы в данном случае равно разности между количеством опытов N и числом m коэффициентов в уравнении регрессии (включая и а0).

Оценкой дисперсии адекватности является

 
 

 

5.Проверяется однородность дисперсии адекватности и дисперсии воспроизводимости. В условиях неограниченного количества опытов N и неограниченного количества повторных измерений n

 
 

Однородность означала бы равенство дисперсий адекватности и воспроизводимости. В условиях же ограниченного количества опытов и повторных измерений однородность устанавливается по критерию Фишера. Условие однородности имеет вид:

 
 

Значения f так же как и раньше берется из таблицы при выбранном уровне доверительной вероятности и степенях свободы числителя и знаменателя.

Предостережения:

1. Чем ниже взят уровень доверительной вероятности и чем меньше количество повторных измерений, тем больше значение Fт и, следовательно, выше возможность принять ошибочное решение об адекватности модели.

2. Выполнение условия адекватности означает лишь только то, что нет оснований отвергнуть гипотезу об адекватности данной модели. Не исключено, что условию адекватности будут соответствовать не одна, а несколько моделей!

Практические рекомендации:

1. Проверять на адекватность не одну, а несколько моделей. Тогда можно будет сравнивать между собой значения дисперсий адекватности и выбрать модель с наименьшим значением дисперсии адекватности.

2. Количество повторных измерений в каждом опыте брать не менее 20 - 30.

 

 

Контрольные вопросы и задачи

 

1) Какие действия нужно предпринять, если в процессе обработки данных однофакторного эксперимента условие однородности дисперсий оказалось не выполненным?

2) Какие действия нужно предпринять, если в процессе обработки данных однофакторного эксперимента условие устойчивости оказалось не выполненным?

3) Какие действия нужно предпринять, если в процессе обработки данных однофакторного эксперимента оказалось, что условию адекватности соответствует несколько моделей?

4) Какие последствия могут быть в случае, если поле экспериментальных точек не отвечает условию «вытянутости вдоль аппроксимирующей кривой»?

5) Какой метод нахождения коэффициентов уравнения регрессии следует применять, если значение контрэксцесса для случайной погрешности равно а) 0,2; б) 0,65; в) 0.

6) Имеется набор экспериментальных данных в табличной форме (Табл. 8), полученных при измерениях (6 опытов, 20 повторных измерений в каждом опыте). Требуется:

§ Определить доверительный интервал погрешности в каждом опыте.

§ Определить степень близости распределения к нормальному.

§ Определить доверительный интервал математического ожидания в каждом опыте.

§ Найти промахи.

§ Проверить выполнение условия однородности дисперсий в опытах.

 

Табл. 8

 

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.008 сек.)