Статистическая обработка результатов эксперимента
Курсовая работа, 21 Апреля 2012, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
Целью курсовой работы является выполнение расчетов, связанных с оценкой факторов, определяющих течение технологического процесса, получение его математического описания, выполнение статистического анализа имеющейся информации, определение параметров технологического процесса и промышленного аппарата с использованием типовых моделей структуры потоков.
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
1 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА 5
1.1 Оценка надежности аналитической методики 7
1.2 Дисперсионный анализ результатов 11
1.3 Аппроксимация результатов эксперимента 14
2 ОПИСАНИЕ МНОГОФАКТОРНОЙ СИСТЕМЫ 22
2.1 Расчет линейного уравнения связи (полинома I степени) 23
2.2 Расчет полного квадратного уравнения (полинома II степени) 26
3 РАСЧЕТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО АППАРАТА 28
3.1 Определение типа химического реактора 28
3.2 Определение объема химического реактора 31
ВЫВОДЫ 33
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 34
Прикрепленные файлы: 1 файл
Моя курсовая.docx
— 386.14 Кб (Скачать документ);
.
- Определение дисперсии относительно среднего:
;
.
Число степеней свободы .
- Определение расчетных значений параметра Y:
;
;
;
;
;
;
;
- Определение остаточной дисперсии:
;
.
Число степеней свободы .
- Определение критерия Фишера:
; .
Вывод: так как F >> Fтабл , то уравнение надежно описывает опытные данные и имеет смысл по сравнению со средней величиной выходного параметра.
Способ 3.
- Определение среднего значения параметра в эксперименте:
;
.
- Определение Q (числитель дисперсии относительно среднего):
;
.
- Определение расчетных значений параметра Y:
;
;
;
;
;
;
;
- Определение Qост (числитель остаточной дисперсии):
;
.
- Определение Q1:
;
.
- Определение критерия Фишера:
; .
Вывод: так как F>>Fтабл, то уравнение надежно описывает опытные данные.
Способ 4.
;
;
Х* |
1 |
8 |
27 |
64 |
125 |
216 |
343 |
Y |
3,2 |
3,9 |
5,8 |
9,5 |
15,6 |
24,8 |
37,3 |
- Определение средних значений параметров (с учетом замены переменной X):
.
- Определение среднего квадратичного отклонения параметров:
; ;
- Определение выборочного коэффициента корреляции:
Так как , то между величинами Х* и Y существует строгая функциональная зависимость, причем с увеличением одной переменной другая также увеличивается и наоборот.