GOST 24026-80 (1062953), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Если обозначить число символов через S, то латинский квадрат — это такая структура, где S символов расположены в S² ячейках. Символы располагаются в S строках и S столбцах так, что каждый символ встречается один и только один раз в каждой строке и в каждом столбце.

К термину «Латинский куб первого порядка»(п. 58)

Если обозначить число символов через S, то латинский куб это такая структура, где S символов расположены в S³ ячейках. Они располагаются в S квадратах из S строк и S столбцов так, что каждый символ встречается одинаковое число раз в квадрате.

К термину «Критерий оптимальности плана» (п. 59)

К числу важнейших критериев относят:

а) критерий D-оптимальности — это мера эффективности плана, сформулированная на языке свойств информационной матрицы плана.

Пусть М=Х^T×X - матрица моментов плана, а

М_N = Х^T×X — информационная матрица плана.

Здесь N — общее число опытов в плане, Х — матрица базисных функций для заданной модели и фиксированного плана, Х^T — транспонированная матрица X. Удовлетворение требования D-оптимальностп означает минимизацию определителя матрицы ( матрица, обратная информационной матрице М_N) на множестве элементов х_ij матрицы плана, т. е.

min det

.

Здесь х_ij — элемент i-й строки и j-го столбца матрицы плана, i=l, 2,..., N, j=1,..., k (k — число факторов). W_х — область экспериментирования. det — обозначение операции вычисления определителя матрицы.

D - оптимальный план минимизирует на множестве допустимых планов обобщенную дисперсию оценок коэффициентов регрессии;

б) критерий А-оптимальности — это мера эффективности плана, сформулированная на языке свойств информационной матрицы плана.

Пусть М=Х^T×X — матрица моментов плана, а

М_N = Х^T×X — информационная матрица плана.

Здесь N - общее число опытов в плане, Х - матрица базисных функций для заданной модели и фиксированного плана, Х^T - транспонированная матрица X. Удовлетворение требования A-оптимальности означает минимизацию следа матрицы на множестве элементов х_ij матрицы плана, т. е.

min S_p,

.

где S_p — обозначение операции вычисления следа матрицы;

х_ij — элемент i-й строки и j-го столбца матрицы плана, (i=l, 2,..., N, j=1, 2,..., k);

W_х — область экспериментирования.

А-оптимальный план минимизирует на множестве допустимых планов среднюю дисперсию оценок коэффициентов регрессии.

В настоящее время используется свыше 20 различных критериев оптимальности планов.

К термину «Ротатабельность плана» (п. 61)

Планирование является ротатабельным, если матрица моментов плана инвариантна к ортогональному вращению координат.

К термину «Насыщенность плана» (п. 63)

Различают ненасыщенные планы, когда разность равна нулю, и перенасыщенные (сверхнасыщенные) планы, когда разность отрицательна.

К термину «Метод случайного баланса» (п. 64)

Случайный баланс использует нерегулярную дробную реплику от полного факторного плана, задающую сверхнасыщенный план для модели, включающий линейные эффекты и парные воздействия. Обработка данных основывается на методах статистического оценивания и некоторых эвристических соображениях.

К термину «Эволюционное планирование» (п. 65)

Существуют различные модификации ЭВОП: обычное ЭВОП (ЭВОП Бокса), последовательный симплексный метод, квадратичное вращаемое ЭВОП и т. п.

К термину «Дисперсионный анализ» (п. 69)

К количественным относятся такие факторы, как температура, давление, вес и т. п. примеры качественных факторов — тип прибора, вид материала, сорт зерна и т. п. Если количественный фактор принимает в эксперименте небольшое число различных значений, то его можно рассматривать как качественный. В такой ситуации применима техника дисперсионного анализа.

Характеристики

Список файлов стандарта