Понятие матрицы эксперимента. Полная матрица эксперимента, дробная матрица эксперимента.
Лекция 16. Планирование типа kn.
Общие сведения о планировании эксперимента типа kn. Эксперимент типа 2n как частный случай. Методика составления полной матрицы эксперимента. Уменьшение числа опытов с сохранением ротатабельности экспериментальных данных. Построение дробной матрицы эксперимента.
Раздел 7. Основы экспертного анализа (4 часа).
Лекция 17. Общие сведения об экспертном анализе.
Цели и задачи экспертного анализа, предпосылки к применению экспертного анализа данных. Способы экспертной оценки информации.
Лекция 18. Методики подготовки и экспертного анализа. Интерпретация результатов.
Общие правила выбора экспертов, составления опросных анкет. Определение согласованности мнений экспертов (коэффициент корреляции). Принятие решений.
КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ (БАНК КОНТРОЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ)
1. Типовые статистики. Статистика Стьюдента.
2. Типовые статистики. Статистика Фишера.
3. Типовые статистики. Статистика Пирсона.
Типовые статистики. Статистика Кохрэна.
5. Методика построения гистограмм случайной величины.
6. Применение статистики Пирсона для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения гипотетическому нормальному.
7. Структура объекта эксперимента. Типы переменных в объекте.
8. Определение случайной величины. Типы случайных величин.
9. Определение события. Типы событий по вероятности наблюдения и отношению друг к другу.
Интерполяционные и оптимизационные задачи. Подходы к их решению.
11. Интервальное оценивание параметров генеральной совокупности. Методика определения доверительного диапазона наблюдения математического ожидания случайной величины.
12. Интервальное оценивание параметров генеральной совокупности. Методика определения доверительного диапазона наблюдения генеральной дисперсии рассеяния случайной величины.
13. Методы определения грубых ошибок в выборке наблюдений (правило трёх сигм, критерий Шовене). Методы заполнения пропущенных наблюдений в эксперименте.
14. Цели дисперсионного анализа случайных величин. Суть дисперсионного анализа.
15. Порядок проведения однофакторного дисперсионного анализа.
16. Порядок проведения двухфакторного дисперсионного анализа.
17. Цели регрессионного анализа случайных величин. Понятие уравнения регрессии. Типовые регрессионные модели.
18. Переход к новому базису, цель и способ нормирования входных параметров при определении коэффициентов уравнения регрессии.
19. Применение метода наименьших квадратов для нахождения коэффициентов уравнения регрессии.
20. Каким образом выполняется проверка адекватности и работоспособности регрессионной модели?
21. Каким образом выполняется оценка значимости коэффициентов регрессии?
22. Коэффициент корреляции: расчёт, графическая интерпретация, смысл.
23. Корреляционная функция: порядок построения. Применение корреляционной функции для определения времени реакции объекта.
24. Корреляционная функция: порядок построения. Применение корреляционной функции для определения сдвига фаз между периодическими сигналами одинаковой частоты.
25. Автокорреляционная функция: порядок построения. Применение автокорреляционных функций для определения периодичности сигнала.
26. Назовите известные Вам методы экспериментального поиска оптимума функции цели.
Алгоритм поиска экстремума функции по методу линейного поиска по двум параметрам.
Алгоритм поиска экстремума функции по методу градиентного поиска по двум параметрам.
Алгоритм поиска экстремума функции по методу Уилсона-Бокса (крутого восхождения) по двум параметрам.
Алгоритм поиска экстремума функции по симплексному методу по двум параметрам.
