Общая характеристика однофакторного дисперсионного анализа. Сущность двухфакторного дисперсионного анализа при перекрестной классификации факторов. Особенности дисперсионного анализа в системе MINITAB и формы выполнения работы в программе MS Excel.
По выборочным данным можно вычислить: среднее для каждого уровня фактора (среднее по столбцам) xj (j=1,2,...u ), по mj параллельным опытам, где mj - число данных в столбце j: ; Фактор x признается незначимым, если соответствующее F-отношение оказывается меньше критического, выбранного из таблиц для принятого уровня значимости и числа степеней свободы сравниваемых дисперсий и . Модель двухфакторного дисперсионного анализа имеет вид [1-4]: где - общее среднее,-отклонение от общего среднего для фактора x1, - отклонение от общего среднего для фактора x2, - отклонение от общего среднего для взаимодействия двух факторов, - случайная составляющая. В этом случае общую сумму квадратов отклонений Q0 можно разбить на четыре суммы: Qx1-по фактору x1, Qx2-по фактору x2, Qe-остаточную сумму квадратов, зависящую от ошибки e, Q x1x2-зависящую от взаимодействия (произведения) x1x2 двух факторов. оценка дисперсии «между строками», определяемыми уровнями x1j: , где - число степеней свободы.
Список литературы
Шеффе Г. Дисперсионный анализ. - М.: Наука. 1980.- 512с.
Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы планирования эксперимента. Пер. с англ. - М.: Мир, 1981.-520с.
Дэниел К. Применение статистики в промышленном эксперименте.-М.:Мир, 1979.-300с.
Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента.- М.:Мир, 1967.
Методические указания разработали: профессор, д.т.н. Цуканов А.В. и к.т.н., доцент, Русина Н.А.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
