Без темы
<<  Первая помощь при химических ожогах Пластики: так ли страшна реальность…  >>
Картинок нет
Картинки из презентации «Планирование эксперимента» к уроку химии на тему «Без темы»

Автор: Кузнецов А.В.. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока химии, скачайте бесплатно презентацию «Планирование эксперимента.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 712 КБ.

Планирование эксперимента

содержание презентации «Планирование эксперимента.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Планирование эксперимента. 15yi. Номер блока. 1. +. +. +. +. 1. 2. –.
2Что такое планирование эксперимента. +. +. –. 2. 3. +. –. +. –. 2. 4. –. –. +.
Целью планирования эксперимента является +. 1. 5. +. +. –. –. 2. 6. –. +. –. +. 1.
создание таких планов покачивания входных 7. +. –. –. +. 1. 8. –. –. –. –. 2.
переменных, которые обеспечивают более 16Разбиение матрицы планирования на
быстрое и точное построение модели блоки. Для устранения этого недостатка
объекта. Выход объекта состоит из изменим порядок проведения эксперимента,
неизвестного сигнала (функции от входов) и разбив план на 2 блока. Блок 1. Блок 2.
центрированной помехи. Y1=y1ист+?1. Y2=y2ист+?1. Y3=y3ист+?1.
3Что такое планирование эксперимента. Y4=y4ист+?1. Y5=y5ист+?2. Y6=y6ист+?2.
n. A. B. C. yi. y1. y2. y3. y4. n. A. B. Y7=y7ист+?2. Y8=y8ист+?2. n. x1. x2. x3.
C. yi. y1. y2. y3. y4. Взвешивание трех Xдр. yi. Номер блока. 1. +. +. +. +. 2. –.
тел по традиционной схеме ("+" –. +. +. 3. –. +. –. +. 4. +. –. –. +. 5.
означает, что тело положено на весы, –. +. +. –. 6. +. –. +. –. 7. +. +. –. –.
"–" указывает на отсутствие тела 8. –. –. –. –.
на весах). Взвешивание трех тел с 17Обработка результатов эксперимента. 1.
использованием планирования эксперимента. Проверка однородности дисперсий. Если при
Видно, что при новой схеме взвешивания реализации ортогонального плана остается
дисперсия веса объектов получается вдвое неизвестным, на самом ли деле дисперсии
меньше, чем при традиционном методе выходов (ошибок измерения) одинаковы в
взвешивания, хотя в обоих случаях каждой точке плана, то необходимо в каждой
выполнялось по четыре опыта. –. –. –. +. точке плана осуществить несколько
–. –. –. +. –. –. –. +. –. –. –. +. –. –. дополнительных измерений выхода, найти
–. +. –. –. –. +. 1. 2. 3. 4. 1. 2. 3. 4. оценку дисперсии (в каждой точке) и
4Построение линейной статической модели проверить гипотезу о равенстве дисперсий.
объекта. Считаем, что входами объекта Проверка однородности дисперсий
являются u1,…,um, а выходом y. Уравнение производится с помощью различных
линейной статической модели объекта имеет статистик. Простейшей из них является
вид: Необходимо на основе эксперимента (на статистика Фишера, представляющая собой
основе нескольких измерений входов и отношение наибольшей из оценок к
выхода объекта ) вычислить коэффициенты наименьшей. Так же можно выполнить
модели. Экспериментальные точки для проверку с использованием статистики
входных координат зададим в вершинах Кочрена:
гиперпрямоугольника. Интервалы покачивания 18Обработка результатов эксперимента. 2.
относительно базовой точки задаются Проверка адекватности модели. Вычисляем
экспериментатором, и они определяют остаточную сумму квадратов , делим ее на
область изучения объекта. число степеней свободы n-m-1 и получаем
5Построение линейной статической модели остаточную дисперсию (дисперсию
объекта. С целью унификации процедур адекватности): На основе дополнительного
построения планов, исследования их эксперимента объема n0 в одной из точек
свойств, расчета параметров и исследования плана (например в центре плана) строим
качества модели осуществляется переход от оценку для дисперсии выхода объекта. Число
размерных входных переменных u1,…,um к степеней свободы для оценки n0 -1. По
безразмерным x1,…,xm. Точки плана в статистике Фишера проверяем гипотезу о
вершинах прямоугольника в новых равенстве дисперсий, которая совпадает с
координатах оказываются в вершинах гипотезой об адекватности модели. Если
квадрата с единичными координатами. Центр статистика не превосходит порогового
плана переходит в начало координат. n. xo. значения, то принимается гипотеза об
x1. x2. yi. y1. В итоге получается план: адекватности модели. В противоположном
yi. y3. y4. 1. +. +. +. 2. +. –. +. 3. +. случае эта гипотеза отвергается. Надо
+. –. 4. +. –. –. заново строить модель, например, усложняя
6Построение линейной статической модели ее за счет введения дополнительных
объекта. В новых безразмерных координатах факторов, либо отказываться от линейной
x1,…,xm линейная модель также сохраняет модели и переходить к квадратичной модели.
линейный вид: Параметры ?i модели 19Обработка результатов эксперимента. 3.
рассчитаем по критерию наименьших Проверка значимости коэффициентов
квадратов : Предполагая, что измерения заключается в проверке гипотезы H: bj = 0
выхода некоррелированные и равноточные для каждого j=1,…,m. Вычисляется
получаем систему линейных алгебраических статистика Стьюдента: Если |t|<c, где с
уравнений: – пороговое значения из таблицы Стьюдента,
7Крутое восхождение по поверхности то принимается гипотеза о том, что
отклика. В планировании эксперимента коэффициент модели ?j незначимо отличается
поверхностью отклика называют уравнение от нуля. В этом случае данный член модели
связи выхода объекта с его входами. В 1951 можно опустить, но после этого упрощения
году Бокс и Уилсон предложили использовать модели ее надо проверить на адекватность.
последовательный "шаговый" метод 20Обработка результатов эксперимента. 4.
движения к экстремуму выхода объекта. Интерпретация модели. Производится
Коэффициенты ?i линейной модели являются качественное сопоставление поведения
оценками составляющих градиента: Далее полученной модели с реальными процессами
движение осуществляется по поверхности объекта. При этом привлекается информация
отклика в направлении оценки градиента. , от экспертов (например технологов),
Где k - величина шага. детально изучивших объект. Знак
8Полный факторный эксперимент. Полным коэффициентов ?j , линейной модели
факторным экспериментом называется показывает характер влияния входа объекта
эксперимент, в котором реализуются все на выход. Знак "+"
возможные сочетания уровней факторов. Если свидетельствует о том, что с увеличением
число факторов равно m, а число уровней входа (фактора) растет величина выхода
каждого фактора равно p. то имеем полный объекта и наоборот. Величина коэффициентов
факторный эксперимент типа pm. При ?j – количественная мера этого влияния.
построении линейной модели объекта Если характер связи между входами и
используется полный факторный эксперимент выходом объекта на основе построенной
типа 2m. Условия эксперимента записываются модели не соответствует реальным связям
в таблицы, в которых строки соответствуют (на базе информации от экспертов) в
различным опытам, а столбцы – значениям объекте, то такую модель надо поставить
факторов. Такие таблицы называются под сомнение либо полностью отказаться от
матрицами планирования эксперимента. нее.
9Полный факторный эксперимент. С 21Ортогональное планирование второго
использованием ортогонального плана порядка. Построение планов второго порядка
первого порядка можно определять не только – задача в математическом отношении
коэффициенты ?i, но и коэффициенты ?ij значительно более сложная, чем в случае
перед факторами взаимодействия xixj (i?j). построения планов первого порядка. Модель
Например, при m=2 можно рассчитать и второго порядка при m=3 имеет вид: Для
коэффициенты модели: +. +. +. +. +. –. +. вычисления коэффициентов модели второго
–. +. +. –. –. +. –. –. +. n. x0. x1. x2. порядка необходимо варьировать переменные
x1x2. yi. 1. y1. 2. y2. 3. y3. 4. y4. не менее чем на трех уровнях. Это вызывает
10Дробные реплики. При большом числе необходимость постановки большого числа
входов объекта полный факторный опытов. Полный факторный эксперимент
эксперимент 2m содержит большое число содержит 3m точек. m. 3m. Композиционный
экспериментов. Можно этот план разбивать план n0=1. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3. 9. 27.
на блоки (дробные реплики) с сохранением 81. 243. 729. 2187. 5. 9. 15. 25. 43. 77.
ортогональности плана. При этом по 143.
меньшему числу точек определяются (также 22Ортогональное планирование второго
независимо друг от друга) все коэффициенты порядка. В 1951 году Бокс и Уилсон
линейной модели. Чтобы получить дробную предложили составлять композиционные
реплику, необходимо за основу взять полный планы. Число точек плана равно величине
факторный эксперимент (например 23) и в n=n1+2m+n0 . Здесь n1– число точек полного
качестве новой переменной взять один из факторного эксперимента или дробной
столбцов (например x4), соответствующий реплики 2m – число парных точек,
фактору взаимодействия (например x4=x1x2). расположенных на осях координат; n0 –
Для данного примера дробная реплика число опытов в центре плана. Точки на осях
обозначается как 24-1. Определяющий координат называют звездными точками. Их
контраст (или определяющие контрасты, количество равно удвоенному числу
когда их несколько) позволяет установить факторов. Расстояние от центра плана до
разрешающую способность дробной реплики. звездной точки одинаково. Его обозначают
Разрешающая способность будет буквой ? и называют звездным плечом.
максимальной, если линейные эффекты будут Композиционные планы имеют следующие
смешаны с эффектами взаимодействия положительные свойства: 1. Они могут быть
наибольшего возможного порядка. n. x1. x2. получены в результате достройки планов
x3. X4=x1x2. 1. +. +. +. +. 2. –. +. +. –. первого порядка. 2. Дополнительные точки
3. +. –. +. –. 4. –. –. +. +. 5. +. +. –. на осях координат и в центре плана не
–. 6. –. +. –. +. 7. +. –. –. +. 8. –. –. нарушают ортогональности для столбцов,
–. –. соответствующих факторам xj и эффектам
11Насыщенные планы. Симплекс. Иногда взаимодействия xixj .
исследователь ставит цель получения 23Ортогональное планирование второго
линейного уравнения модели по планам, порядка. ? ?2. -? ?2. ? ?2. -? ?2. Пример
содержащим минимум точек (количество точек композиционного плана: С учетом новых
равно числу коэффициентов). Такие планы переменных xl’ получаем следующее
называют насыщенными. Ортогональный план уравнение модели (для случая m=2): n. x0.
проводится в вершинах правильного x1. x2. x1x2. x12. x22. x1’. x2’. ? ? ? ?
симплекса. Правильным симплексом ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 1. +. +. +. +.
называется выпуклая правильная фигура в +. +. 2. +. –. +. –. +. +. 3. +. +. –. –.
многомерном пространстве, число вершин +. +. 4. +. –. –. +. +. +. 5. +. 0. 0. 0.
которой превышает размерность этого 6. +. 0. 0. 0. 7. +. 0. 0. 0. 8. +. 0. 0.
пространства на единицу. Эти планы 0. 9. +. 0. 0. 0. 0. 0.
центральные и ортогональные. 24Ротатабельное планирование. Если эта
12Насыщенные планы. Симплекс. Один из дисперсия одинакова на равном удалении от
общих способов построения планов: центра плана, то такой план называется
13Насыщенные планы. Планы Плаккета – ротатабельным. Ортогональный план первого
Бермана. m. n. Строка. Плаккет и Берман в порядка является ротатабельным. Построение
1946 г. предложили способ построения ротатабельного плана второго порядка из
насыщенных планов (с единичными симплексных планов:
координатами) при m=11, 19, 23, 27, 31, 25Метод случайного баланса. Часто
35, 39, 43, 47, 51, 55, 59, 63, 67, 71, влияние факторов на выходную координату
... . Задаются базовые строки. Каждая объекта имеет затухающий экспоненциальный
следующая строка матрицы планирования вид: В 1956 году Сатерзвайт предложил
образуется из исходной циклическим сдвигом метод случайного баланса для отсеивания
вправо. Получается матрица размером m x m. небольшого числа значимых факторов на
Последняя (m+1) -я строка матрицы шумовом поле. Метод базируется на
планирования состоит из минус единиц. постановке экспериментов по плану,
Пример базисных строк: 11. 12. + + – + + + содержащему координаты точек, выбранных
– – – + –. 19. 20. + + – – + + + – + – + – случайным образом. Построение матрицы
– – – + + –. 23. 24. + + + + + – + – + + – планирования осуществляют следующим
– + + – – + – + – – – –. 31. 32. – – – – + образом. Все факторы разбивают на группы.
– + – + + + – + + – – – + + + + + – – + + Затем для каждой группы строят матрицы
– + – – +. 35. 36. – + – + + + – – – + + + планирования, беря за основу полный
+ + – + + + – – + – – – – + – + – + + – – факторный эксперимент или дробные реплики.
+ –. План проведения эксперимента образуется
14Разбиение матрицы планирования на путем случайного смешивания строк
блоки. При проведении эксперимента выход соответствующих базовых планов (для групп
объекта дрейфует. Если этот дрейф факторов). Полученный план реализуется на
кусочно-постоянный, то его можно объекте, и результаты анализируются с
нейтрализовать, изменяя порядок проведения помощью диаграмм рассеяния.
эксперимента во времени. Для этого 26Метод случайного баланса. Пример:
разбивают матрицу планирования на блоки и Каждая из диаграмм содержит точки,
последовательно реализуют (во времени) эту соответствующие результатам эксперимента.
матрицу: вначале один блок, затем другой и Эти точки разбиты на две группы. Одна из
т. д. В качестве примера рассмотрим них соответствует тем опытам, когда
ортогональный план 23 . Считаем, что выход исследуемый фактор находился на нижнем
объекта имеет аддитивный дрейф на величину уровне, вторая – тем опытам, когда фактор
?1 (когда проводятся эксперименты с находился на верхнем уровне. Для каждой из
номерами 1, 2, 3, 4) и на величину ?2 групп находятся оценки медианы и
(когда проводятся эксперименты № 5, 6, 7, вычисляется их разность (из оценки медианы
8). Этот дрейф приводит к смещению на правой группы вычитается оценка медианы
величину (4?1-4 ?2)/8 параметра ?3. левой). Разность между оценками медиан
15Разбиение матрицы планирования на количественно оценивает линейное влияние
блоки. Пример эксперимента в котором выход фактора на выход объекта. n. x1. x2. x1x2.
объекта дрейфует. Y1=y1ист+?1. y. y1. 1. +. +. +. 24. 27. 2. –. +. –. 27.
Y2=y2ист+?1. Y3=y3ист+?1. Y4=y4ист+?1. 27. 3. +. –. –. 26. 29. 4. –. –. +. 29.
Y5=y5ист+?2. Y6=y6ист+?2. Y7=y7ист+?2. 29.
Y8=y8ист+?2. n. x1. x2. x3. Xдр=x1x2x3.
Планирование эксперимента.ppt
http://900igr.net/kartinka/khimija/planirovanie-eksperimenta-240075.html
cсылка на страницу

Планирование эксперимента

другие презентации на тему «Планирование эксперимента»

«Демонстрационный эксперимент» - Датчик содержания кислорода. Лабораторная работа. Влияние температуры воздуха на интенсивность обмена веществ у холоднокровных животных. Выполнение индивидуальных работ. Изучение потребления кислорода до и после физической нагрузки. Демонстрационный эксперимент. Выявление влияния асимметрии на силу жима рук.

«Электрическая проводимость металлов» - Сверхпроводящее состояние является макроскопическим квантовым состоянием металла. И в цепи с полупроводнико. «Выпрямление» напряжения p-n переходом (полупроводниковым диодом). Спаренные электроны являются бозонами – частицами с нулевым спином, и стремятся сконденсироваться. Поскольку силы притяжения невелики, спаренные электроны слабо локализованы в пространстве.

«Химические уравнения» - 6) Водород + азот гидрид азота (lll). Данный закон позднее (1789 г.) подтвердил французский химик А. Лавуазье. Современная формулировка закона: Практическая работа №3 «Анализ почвы и воды» 11. Тема урока: Закон сохранения массы веществ. Индекс показывает число атомов в формульной единице вещества. Практическая работа №4 «Признаки химических реакций» 12.

«Роль химии в жизни человека» - Работник. Отец. Сумма масс. Не ошибись. Массы. Какой был ответ. Раствор хлорида кальция. Работник парикмахерской. Химия в быту. Бабушка. Химия в промышленности. Обдумай цель. Масса пергидроля. Раствор. Песок. Химия в медицине. Химия на дачном участке. Вычислить массы компонентов. Раствор хлорида кальция используется в медицине.

«Химический элемент - сера» - Сера. Возможны молекулы с замкнутыми (S4, S6) цепями и открытыми цепями. Серные руды добывают разными способами — в зависимости от условий залегания. Встречается в свободном (самородном) состоянии и связанном виде. Химические свойства. Сера в отраслях промышленности. Пластическая сера, вещество коричневого цвета.

«Химия «Растворы»» - Составляем схему приготовления раствора. Определите массовую долю азотной кислоты. Теория, величины, единицы измерения, расчетные формулы. Кристаллогидраты. Задачи, связанные с разбавлением растворов. Массовая доля растворенного вещества. Растворимость бертолетовой соли. Предисловие. Молярная концентрация растворов.

Без темы

117 презентаций
Урок

Химия

65 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по химии > Без темы > Планирование эксперимента