Главное меню
Главная О сайте Добавить материалы на сайт Поиск по сайту Карта книг Карта сайта
Книги
Аналитическая химия Ароматерапия Биотехнология Биохимия Высокомолекулярная химия Геохимия Гидрохимия Древесина и продукты ее переработки Другое Журналы История химии Каталитическая химия Квантовая химия Лабораторная техника Лекарственные средства Металлургия Молекулярная химия Неорганическая химия Органическая химия Органические синтезы Парфюмерия Пищевые производства Промышленные производства Резиновое и каучуковое производство Синтез органики Справочники Токсикология Фармацевтика Физическая химия Химия материалов Хроматография Экологическая химия Эксперементальная химия Электрохимия Энергетическая химия
Новые книги
Сидельковская Ф.П. "Химия N-вннилпирролидона и его полимеров" ()

Сеидов Н.М. "Новые синтетические каучуки на основе этилена и олефинов" (Высокомолекулярная химия)

Райт П. "Полиуретановые эластомеры" (Высокомолекулярная химия)

Попова Л.А. "Производство карбамидного утеплителя заливочного типа" (Высокомолекулярная химия)

Поляков А.В "Полиэтилен высокого давления. Научно-технические основы промышленного синтеза" (Высокомолекулярная химия)
Книги по химии
booksonchemistry.com -> Добавить материалы на сайт -> Эксперементальная химия -> Ахназарова С.Л. -> "Методы оптимизации эксперемента в химической технологии" -> 28

Методы оптимизации эксперемента в химической технологии - Ахназарова С.Л.

Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперемента в химической технологии — М.: Высшая школа, 1985. — 166 c.
Скачать (прямая ссылка): metodioptimizaciieksperimenta1985.djvu
Предыдущая << 1 .. 22 23 24 25 26 27 < 28 > 29 30 31 32 33 34 .. 116 >> Следующая

3. Оценить ошибку определения плотности вещества, используя следующие результаты измерений: масса 420,2 г, ошибка измерения массы 0,22 г, объем 50,15 см-’, ошибка определения объема 0,12 смз.
4. Оценить ошибку воспроизводимости <ух по выборке из 31 наблюдения с выборочным стандартом sx — 0,85, используя ^-распределение и нормальное распределение. Доверительную вероятность р принять равной 0,9.
5. В результате анализа дистиллята на двух параллельно работающих ректификационных колоннах получены следующие данные о содержании бензола (мол. доли, %):
колонна № 1 94,0; 95,0; 95,0; 97,0; 94,0; 97,5; 98,0;
колонна № 2 99,0; 97,0; 95,0; 98,0; 95,0.
Является ли значимым различие в содержании бензола в дистилляте этих колонн1'
6. При постоянном режиме были проведены измерения потерь со вторичным паром связанного азота при производстве аммиачной селитры (в г/л): 5,0; 5,3; 5,8; 4,9; 4,6; 7,5. 5,2. Следует ли отбросить значение 7,5 как грубое измерение?
ГЛАВА III
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
1. Задача дисперсионного анализа. В любом эксперименте средние шачения наблюдаемых величин меняются в связи с изменением основ ных факторов (качественных и количественных), определяющих условие опыта, а также и случайных факторов. Исследование влияния те>
74
или иных факторов на изменчивость средних является задачей дисперсионного анализа.
В дисперсионном анализе используется рассмотренное в гл. 1,3 свойство аддитивности дисперсии изучаемой случайной величины, обусловленной действием независимых факторов. Р. А. Фишер в 1938 г. впервые определил дисперсионный анализ как «отделение дисперсии, приписываемой одной группе причин, от дисперсии, приписываемой другим группам». В зависимости от числа источников дисперсии различают однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ.
Дисперсионный анализ особенно эффективен при изучении нескольких факторов. При классическом методе исследования варьируют только один фактор, а остальные оставляют постоянными. При этом для каждого фактора проводится своя серия наблюдений, не используемая при изучении других факторов. Кроме того, при таком методе исследования не удается определить взаимодействие факторов при одновременном их изменении. При дисперсионном анализе каждое наблюдение служит для одновременной оценки всех факторов и их взаимодействий.
Дисперсионный анализ состоит в выделении и оценке отдельных факторов, вызывающих изменчивость изучаемой случайной величины. Для этого производится разложение суммарной выборочной дисперсии на составляющие, обусловленные независимыми факторами. Каждая из этих составляющих представляет собой оценку дисперсии генеральной совокупности. Чтобы решить, значимо ли влияние данного фактора, необходимо оценить значимость соответствующей выборочной дисперсии в сравнении с дисперсией воспроизводимости, обусловленной случайными факторами. Проверка значимости оценок дисперсий проводится по критерию Фишера (см. гл. II, 11). Если рассчитанное значение критерия Фишера окажется меньше табличного, то влияние рассматриваемого фактора нет оснований считать значимым. Если же рассчитанное значение критерия Фишера окажется больше табличного, то рассматриваемый фактор влияет на изменчивость средних. В дальнейшем будем полагать, что выполняются следующие допущения: 1) случайные ошибки наблюдений имеют нормальное распределение; 2) факторы влияют только на изменение средних значений, а дисперсия наблюдений остается постоянной; эксперименты равноточны.
Требование нормального распределения определяет выбор основных факторов при исследовании процесса методом дисперсионного анализа. Если нужно получить нормальное распределение выходной величины, к случайным желательно относить только те факторы, влияние которых на выходную величину очень мало. Исключение можно делать лишь для тех факторов, которые сами по себе (из каких-либо других соображений) дают нормальное распределение результатов.
Факторы, рассматриваемые в дисперсионном анализе, бывают двух родов: 1) со случайными уровнями и 2) с фиксированными. В первом случае предполагается, что выбор уровней производится из бесконечной совокупности возможных уровней и сопровождается рандомизацией. При этом результаты эксперимента имеют большее
75
значение, поскольку выводы по эксперименту можно распространить на всю генеральную совокупность. Если все уровни выбираются случайным образом, математическая модель эксперимента называется моделью со случайными уровнями факторов (случайная модель). Когда все уровни фиксированы, модель называется моделью с фиксированными уровнями факторов. Когда часть факторов рассматривается на фиксированных уровнях, а уровни остальных выбираются случайным образом, модель называется моделью смешанного типа. Иногда отсутствует различие в критериях, применяемых для разных моделей, и единственное различие состоит в общности выводов, в других случаях существует различие в критериях.
Дисперсионный анализ может применяться в различных формах в зависимости от структуры исследуемого процесса; выбор соответствующей формы является обычно одной из главных трудностей в практическом применении анализа.
Предыдущая << 1 .. 22 23 24 25 26 27 < 28 > 29 30 31 32 33 34 .. 116 >> Следующая

Авторские права © 2011 BooksOnChemistry. Все права защищены.
Реклама