rpd000013264 (1010139), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Прикрепленные файлы: Экзамен (8 семестр).doc
-
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
а)основная литература:
1. Шашков В.Б. Прикладной регрессионный анализ. Многофакторная регрессия: Учебное пособие. - Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2003. - 363 с.
2. Шашков В.Б. Обработка экспериментальных данных и построение эмпирических формул. Курс лекций: Учебное пособие. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2005. - 150 с.
3. Большов Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983.
4. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента. - М.: Радио и связь, 1983.
5. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере: Уч. пособие. - 4-е изд., - М.: ИД «ФОРУМ», 2010.-368с.
б)дополнительная литература:
1. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. – СПб: Питер, 2003.
2. Santner, T.B., Williams, B., and Notz, W. The Design and Analysis of Computer Experiments, Springer, New York, 2003
в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:
Gрограммные пакеты Mathcad и Standgraphics v. XY.
-
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
1. Лекционные занятия: Аудитория базовой кафедры №308, оснащенная презентационной техникой, доска и мел
2. Практические занятия: Аудитория базовой кафедры №308, оснащенная презентационной техникой, доска и мел
3. Лаборатория кафедры N308, оснащенная персональными компьютерами.
Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«Методы оптимального планирования испытаний космических ЛА »
Аннотация рабочей программы
Дисциплина Методы оптимального планирования испытаний космических ЛА является частью Математического и естественно-научный цикл дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Информационные системы и технологии. Дисциплина реализуется на 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 308.
Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПК-24 ,ПК-26 ,ПКС.25 ,ПКС.26 ,ПКС.37 ,ПКС.38 ,ПКС.40 ,ПКС.42.
Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: изучением методов оптимального планирования испытаний, а также с методикой планирования экспериментов на ПК.
Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие, Лабораторная работа.
Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Экзамен (8 семестр).
Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (34 часов), практические (8 часов), лабораторные (8 часов) занятия и (31 часов) самостоятельной работы студента.
Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Методы оптимального планирования испытаний космических ЛА »
Cодержание учебных занятий
-
Лекции
1.1.1. Определение понятий испытания, эксперимент и исследования. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Определение понятий испытания, эксперимент и исследования. Описание объекта испытаний. (ОИ). Детерминистический и экспериментально-статистический подходы к формированию модели ОИ.
1.1.2. Пассивный и активный эксперименты. Состав задач активного эксперимента. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Пассивный и активный эксперименты. Состав задач активного эксперимента. Методы статистической обработки результатов наблюдений за ОИ. Задачи статистического анализа. Проверка статистических гипотез. Построение критических областей.
1.2.1. Входные переменные и выходные переменные. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Исследуемые факторы – входные переменные. Результаты наблюдений (отклик) - выходные переменные. Задачи взаимосвязей входных и выходных переменных. Количественные и качественные факторы. Методы статистического анализа: дисперсионный, регрессионный, корреляционный и факторный.
1.2.2. Дисперсионный анализ. (АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Дисперсионный анализ. Гипотеза Р.Фишера. Условие однородности дисперсий. Критерии проверки однородности дисперсий для малых выборок: Кохрена, F и Q – статистики, max/min, Бартлета, Бартлета – Кендала. Степень свободы фактора. Преобразование переменной при дисперсионном анализе: логарифмическое и квадратичное.
1.3.1. Задачи регрессионного анализа. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Задачи регрессионного анализа. Виды типовых регрессионных соотношений между входной и выходной переменными. Линеаризация муьтипликативной и экспоненциальной нелинейных моделей.
1.3.2. Однофакторный линейный регрессионный анализ. (АЗ: 2, СРС: 2)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Однофакторный линейный регрессионный анализ. Матрица наблюдений. Предпосылки регрессионного анализа. Оценка параметров и анализ качества уравнения регрессии. Проверка адекватности модели и значимости параметров регрессии. Эллипсоид рассеяния. Анализ регрессии при дисперсии ошибок, зависящих от исследуемого фактора.
1.4.1. Многофакторный линейный регрессионный анализ. Оценка параметров уравнения регрессии. Матричная форма уравнения МНК. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.4.2. Информационная и дисперсионная матрицы. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Информационная и дисперсионная матрицы. Анализ качества регрессии. Определение доверительного интервала для регрессии. Подходы к решению задач нелинейной регрессии.
1.5.1. Планы эксперимента и выбор последовательности их реализации. Отсеивающий эксперимент. Квазиоптимальное планирование. Центральный план. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.5.2. Ортогональное планирование. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Ортогональное планирование. Ротатабельный план. Гиперсфера и ее радиус. Информационный профиль плана. Пример центрального ортогонального ротатабельного планирования.
1.5.3. Критерии оптимальности. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Критерии оптимальности. Симплексный центроидный план. Насыщенные и ненасыщенные планы. Композиционное планирование. Построение плана на примере линейной регрессионной модели. Дробное факторное планирование (ДФП).
1.5.4. Смешивание линейных эффектов с эффектами взаимодействия переменных. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
Описание: Смешивание линейных эффектов с эффектами взаимодействия переменных. Генерирующее соотношение. Реплика плана. Определяющий контраст.
1.6.1. Выделение этапов проведения эксперимента. Осознание и формулировка проблемы. Принятие решений относительно факторов и уровней. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.6.2. Определение пространства решений. Случайный отбор экспериментальных единиц. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.6.3. Распределение совокупностей условий по экспериментльным единицам. Выбор модели эксперимента. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.6.4. Проведение эксперимента: сбор, обработка и анализ полученных экспериментальных данных. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
1.6.5. Выводы и реализация рекомендаций. Краткое описание методики. Автоматизированное рабочее место испытателя. Контрольные вопросы по курсу. (АЗ: 2, СРС: 1)
Тип лекции: Информационная лекция
Форма организации: Лекция, мастер-класс
-
Практические занятия
1.1.1. Дисперсионный анализ (АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
1.3.1. Регрессионный анализ (АЗ: 4, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
1.5.1. Дробный факторный эксперимент (АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
-
Лабораторные работы
1.5.1. Планирование экспериментов на ПК (часть 1) (АЗ: 4, СРС: 3)
Форма организации: Лабораторная работа
1.6.1. Планирование экспериментов на ПК (часть 2) (АЗ: 4, СРС: 3)
Форма организации: Лабораторная работа
-
Типовые задания
Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Методы оптимального планирования испытаний космических ЛА »
Прикрепленные файлы
Экзамен (8 семестр).doc
Промежуточная аттестация №1
Экзамен (8 семестр)
Семестр: 8
Вид контроля: Э
Вопросы:
1. Определите понятия испытания, эксперимент и исследования.
- 2. Описание объекта испытаний (ОИ).
-3. Пассивный и активный эксперименты.
- 4. Состав задач активного эксперимента.
5. Методы статистической обработки результатов наблюдений за ОИ.
6. Задачи статистического анализа
- 7. Проверка статистических гипотез.
- 8. Построение критических областей.
- 9. Исследуемые факторы - входные переменные.
- 10. Результаты наблюдений (отклик) – выходные переменные.
11. задачи взаимосвязей входных и выходных переменных.
- 12. Количественные и качественные факторы.
13. Методы статистического анализа: дисперсионный, регрессионный,
корреляционный и факторный.
14. Дисперсионный анализ.
15. Гипотеза Фишера.
16. Условие однородности дисперсий.
17. Критерии проверки однородности дисперсий для малых выборок.
18. Логарифмическое преобразование переменной при дисперсионном анализе.
19. Квадратичное преобразование переменной при дисперсионном анализе.
20. Задачи регрессионного анализа.
21. Виды типовых регрессионных соотношений между выходной и входной
переменными.
22. Линеризация мультипликативной и экспоненциальной нелинейных моделей.
23. Однофакторный линейный регрессионный анализ.
24. Матрица наблюдений.
25. Эллипсоид рассеяния.
26. Многофакторный линейный регрессионный анализ.
27. Матричная форма уравнения МНК.
28. Информационная и дисперсионная матрицы.
29. Анализ качества регрессии.
30. Значимость параметров регрессии.
31. Отсеивающий эксперимент.
32. Квазиоптимальное планирование.
33. Центральный план.
34. Ортогональное планирование.
35. Ротатабельный план.
36. Гиперсфера и ее радиус.
37. Информационный профиль плана.
38. Критерии оптимальности.
39. Симплексный центроидный план.
40. Насыщенные и ненасыщенные планы.
41. Композиционное планирование.
42. Дробное факторное планирование (ДФП).
43. Генерирующее соотношение.
44. Реплика плана.
45. Выделение этапов проведения эксперимента.
46. Принятие решений относительно факторов и уровней.
47. Определение пространства решений.
48. Случайный отбор экспериментальных единиц.
49. Выбор модели эксперимента.
50. Проведение эксперимента.
51. Автоматизированное рабочее место (АРМ) испытателя.
Версия: AAAAAAUGuyg Код: 000013264
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
