Комп"ютерні технології у фармації - Курсовая работа

бесплатно 0
4.5 62
Використання критерію Дункана, процес утворення груп однорідних середніх. Математична модель хімічної реакції, її вирішення засобами системи Mathcad. Визначення часу, концентрації препарату, константи хімічної реакції. Критичне значення критерію Кохрена.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:


Аннотация к работе
Визначають середні арифметичні значення для кожної градації фактора (кожної дослідної групи): . Якщо в упорядкованій за зростанням (чи спаданням) послідовності середніх арифметичних значень результативної ознаки за градаціями фактора порівнюються між собою сусідні значення, то їх різницю слід порівняти з 2-м НЗР, якщо порівнюються між собою значення через одне, то їх різницю слід порівняти з 3-м НЗР тощо. Якщо знак порівняння між різницею і НЗР є “>”, то необхідно зробити висновок, що відмінність між градаціями фактора за їх впливом на показник, який вивчається, статистично значуща, а якщо має місце знак “<”, то відмінність статистично незначуща. Якщо різниця сусідніх середніх арифметичних значень менше значення LSD критерію, то ці середні арифметичні значення рахуються однаковими, а відповідні вибірки обєднуються в однорідну групу. Ряд переваг будують, розміщуючи градації фактора в порядку зростання відповідних їм середніх арифметичних значень факторної ознаки і розставляючи між ними знаки “<” і “=” з врахуванням усіх значень (знак “<” ставлять, якщо відмінність середніх арифметичних значень статистично значуща, і відповідні їм вибірки належать до різних однорідних груп, а знак “=”, якщо відмінність середніх арифметичних значень статистично незначуща, і відповідні їм вибірки належать одній однорідній групі).Математична модель процессу, що вивчається, можна описати рівнянням Тому математична модель процессу, що вивчається, описується рівнянням У цьому випадку, розширена матриця планування повного факторного експерименту має вигляд: № досліду Адиітивна стала Матриця планування Вектор-стовбці взаємодії Відгук x0 x1 x2 x3 x12 x13 x23 На цьому етапі розраховують середні арифметичні значення кожного з відгуків і дисперсії по кожному з дослідів. Значення критерію Кохрена обчислюють за формулою: , де g - експериментальне значення критерію Кохрена, - максимальна дисперсія, - сума всіх дисперсій, обчислених за N серіями вимірювань (дослідів), - дисперсії, розраховані в кожній серії вимірювань за n повторними (дублюючими) дослідами, а саме: , деІз збільшенням температури і часу протікання реакції величина виходу основної речовини зменшується, тому що і . Температура істотніше впливає на величину виходу основної речовини, ніж час, тому що .

План
План експерименту - повний факторний експеримент.

Вывод
1. Оскільки має місце нерівність (g = 0,469 і = 0,816 на мал.1), тому дисперсії повторних вимірювань однорідні, експеримент є відтворюваним.

2. Оскільки (f = 0,600 = 0,245 і = 14,232 на мал.2), тому побудована математична модель адекватна на рівні значущості ?=0,05 і описується рівнянням

.

3. Із збільшенням температури і часу протікання реакції величина виходу основної речовини зменшується, тому що і .

4. Температура істотніше впливає на величину виходу основної речовини, ніж час, тому що .

5. Доза опромінювання залежить від того, при якій температурі відбувається реакція. При більшій температурі протікання реакції доза опромінювання менша, тому що .

6. Доза опромінювання залежить від часу протікання реакції. При збільшенні часу протікання реакції доза опромінювання збільшується, тому що .

Список литературы
1. Мойсеєнко М. І., Добровольська А. М., Кабанова О. В. Компютерні технології у фармації. Завдання і методичні рекомендації до курсової роботи. Навчальний посібник для студентів вищих медичних і фармацевтичних закладів освіти України ІІІ і IV рівнів акредитації. За заг. ред. А. М. Добровольської. - Івано-Франківськ: Місто НВ, 2009.

2. Методичні рекомендації до практичних занять.

3. Свердан П. Л. Вища математика. Аналіз інформації у фармації та медицині: Підручник. - Львів: Світ, 1998.

4. Лапач С. Н., Чубенко А. В., Бабич П. Н. Статистические методы в медикобиологических исследованиях с использованием Excel. - 2-е изд., перераб. и доп. - К.: МОРИОН, 2001.

Размещено на .ru

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?