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.
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.