Жұмысты орындау реті. 1) ЛАБ2 бағдарламасын іске қосып, сынақ кітапшаңыздың нөмірі бойынша тіркеліңіз.

1) ЛАБ2 бағдарламасын іске қосып, сынақ кітапшаңыздың нөмірі бойынша тіркеліңіз.

2) Зерттелетін фактор (Y=f(T), Y=f(Q) немесе Y=f(F)) таңдап алыңыз.

3) Кіріс фактордың өзгертілу аралығын 5-8 бірдей бөліктерге (деңгейлерге) бөліңіз.

4) Кіріс айнымалыны ең кіші мәнінен ең үлкеніне дейін ретімен өзгертіп, шығыс Y айнымалының мәнін тіркеңіз, бұл кезде әр деңгейде қайталанатын (5-8) тәжірибелер сериямын жүргізуді ұмытпаңыз.

5) Қолмен немесе MsExcel не Mathcad жүйелерін пайдаланып қажетті барлық есептеулерді орындаңыз.

6) Осы сияқты әдіспен басқа кіріс айнымалылар үшін бір қатар тәжірибелер өткізіңіз.

7) Қолмен немесе MsExcel не Mathcad жүйелерін пайдаланып қажетті барлық есептеулерді орындаңыз.

8) Оқытушы ұсынған жұмысты орындау бақылау мысалды қолданыңыз.

Әдебиет:

негізгі:

1. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: Учебное пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и дополненное. -М.: Высшая школа, 1985. -327с.

2. Инков А.М. Моделирование и идентификация объектов управления. Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов спец. 050702. Шымкент, ЮКГУ, 2010 г., -78 с.

қосымша:

3. Практикум по автоматике и системам управления производственными процессами: учеб. пособие для вузов /под ред. И.М.Масленникова. -М.: Химия, 1986. -336с.

4. Построение математических моделей химико-технологических процессов. Под ред. Дудникова Е.Г. - Л.: Химия, 1970. –312 с.

5. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей производства. - М.: Энергия, 1975.

Бақылау (сұрақтар, тесттер, тапсырмалар және т.б.)

Кездейсоқ шама дегеніміз не?

1) Кездейсоқ шамалардың түрлері?

2) Генеральды жиынтық (совокупность) дегеніміз не?

3) Кездейсоқ таңдама (выборка) дегеніміз не?

4) Қандай таңдама репрезентативтік деп аталады?

5) Кездейсоқ шаманың таралу заңы, таралу функциясы және таралу тығыздығы деп нені атаймыз?

6) Математикалық күтім дегеніміз не және ол нені сипаттайды?

7) Дисперсия дегеніміз не және ол нені сипаттайды?

8) Орташа квадратты ауытқу (стандарт) дегеніміз не және ол нені сипаттайды?

9) Бірфакторлы дисперсиялық талдаудың мағынасы неде?

10)Бірфакторлы дисперсиялық талдаудағы экспериментальдық деректерді түсіру әдістемесі?

11)Қалдық дисперсия нені сипаттайды және ол қалай анықталады?

12)Сыртқы фактордың әсерінен пайда болған шығыс шаманың дисперсиясы қалай анықталады?

13)Кіріс фактордың маңыздығы қандай критерий бойынша анықталады?

Тақырыб 3:Регрессиялық модельдің параметрлерін анықтау. Параметрлерді статистикалық бағалау, гипотезаларды тексеру

Мақсаты: Жұмыстың мақсаты таралу параметрлерін статистикалық бағалауды іске асыру болып табылады. Студент «Регрессиялық модельдің параметрлерін анықтау. Параметрлерді статистикалық бағалау, гипотезаларды тексеру» тақырыбын оқу барысында алған білімдерін пайдалана білуі керек.

Оқыту мақсаты:

Студент білуге тиіс:

§ таралу параметрлерін статистикалық бағалауды;

§ регрессиялық модельді.

Студент істей алуға тиіс:

§ таралу параметрлерін статистикалық бағалауларды жүргізу;

§ параметрлерін статистикалық бағалауларды және гипотезаларды тексеруді жүргізу

Тақырыптың негізгі сұрақтары:

Базалық

§ корреляция коэффициенті;

§ сенімді интервал;

§ кездейсоқ шама.

Негізгі

§ корреляциялық өріс;

§ таралу параметрлерді бағалау.

Теориялық негіздері

Таралу параметрлердің статистикалық бағасы. Кездейсоқ шаманың таралуының негізгі параметрлерінің бақуатты (состоятельные) және жылжымаған (несмещенные) бағалары (математикалық күтім M_X және дисперсия σ_Х^2) келесі формулалар бойынша табылуы мүмкін:

(3.1)

(3.2)

бұл жерде n – таңдама көлемі

Кездейсоқ X және Y шамалар арасындағы корреляция коэффициентінің бағасын келесі формула бойынша анықтайды:

(3.3)

(3.1) - (3.3) бағаларды көлемі шектеулі таңдама (выборка) бойынша анықтағандықтан олардың статистикалық дұрыстығы мен дәлділігі жөнінде сұрақ пайда болады.

θ арқылы бізді қызықтыратын параметрдің бағасын белгілейік. Онда бағаның дұрыстығы мен дәлдігін анықтау есебі параметрдің белгісіз ақиқат мәні 1-α (α – 0.1, 0.05, 0.01 … тең, жеткілікті аз шама) ықтималдықпен θ параметрін қамтитын (θ1, θ2) аралығында жатады деп тұжырымдауға болатындай аралықты анықтауға келтіріледі. (θ1, θ2) аралықты - сенімді аралығы (доверительный интервал) деп, ал 1-α ықтималдықты - сенімді ықтималдығы (доверительная вероятность) деп атайды.

Ықтималдық тығыздығы:

болатын таралудың нормаль заңына ие болған Х шамасы жағдайын қарастырайық.

M_x–ті 1-α ықтималдықпен қамтитын математикалық күтім үшін сенімді аралықты:

шартынан табады. Оны келесі түрде бейнелеуге болады:

(3.4)

v=n-1 еркіндік дәрежелері бар Стьюденттің t-таралуына ие болатын параметрін ендірейік. Онда (3.4) теңдік келесі түрдегідей қацта жазылады:

бұл жерде, t(α,ν) –ны ықтималдығы α және еркіндік дәрежелері ν=n-1 бойынша Стьюденттің таралу кестесінен анықтайды. 1-α сенімді ықтималдыққа сәйкес болатын M_x үшін сенімді аралық:

(3.5)

Дисперсия үшін сенімді аралықты анықтау үшін

P[σ₁² < σ_X² < σ₂²] = 1 - α (3.6)

теңдігін қаңағаттандыратын σ₁^2 мен σ₂² аралықтың шекараларын табу керек. Нормальды таралған X үшін еркіндік дәрежелері v=n–1 болатын шаманың таралу заңы белгілі:

χ² = (n-1)·σ_X²/ σ ², (3.7)

бұл жерде σ_X² – таңдамалы дисперсия, σ² - σ_X² –тің ақиқат мәні.

(3.7)–ні (3.6)-ға қойғаннан кейін,

P[σ_X²<σ₁²]=P[σ_X²>σ₂²] = α/2 шарты бойынша:

P[χ²(1-α/2, v) < (n-1)·σ_X²/σ² < χ²(α/2, v)] = 1 - α. пайда болады.

χ²(1-α/2,v)=(n-1)·σ_X²/σ₂² шаманы Пирсонның таралу кестесі бойынша ықтималдығы 1-α/2 және еркіндік дәрежелер v=n-1 санында табады, ал χ²(α/2,v)=(n-1)·σ_X²/σ_^2 -ді ықтималдығы α/2 және еркіндік дәрежелер v=n-1 –де анықтайды.

Сондықтан, 1-α сенімді ықтималдыққа сәйкес σ_X² дисперсия үшін сенімді аралық::

(3.8)

Статистикалық гипотезаларды тексеру.Статистикалық гипотеза ұғымы кездейсоқ шаманың таралу түрі немесе оның таралуының кейбір параметрі жөніндегі болжамды білдіреді. Гипотезаны тексеру берілген таңдама (выборка) бойынша есептелген белгілі бір статистикалық көрсеткішті (маңыздылық критериін) тексерілетін гипотеза дұрыс деген шарт бойынша теориялық түрде табылған маңыздылық критериймен салыстыруда.

1)M_x = C деген гипотезаны тексеруде критерий ретінде мынадай шаманы пайдаланады:

(3.9)

Гипотеза дұрыс деген шартта бұл шама еркіндік дәрежелері v=n-1 болатын Стьюденттің t-таралуына ие. Егер (3.9) қатынасы бойынша есептелген t мәнінің абсолют шамасы маңыздық деңгейі α және еркіндік дәрежелер саны ν болғандағы t-таралу кестесі бойынша табылған критикалық t_кр=t(α, v) мәнінен аспаса, онда M_x=C гипотезасы қабылданады, керісінше жағдайда ол қабылданбайды.

2)X және Y кездейсоқ шамалардың көлемдері n₁ және n₂ болатын екі таңдамалар бойынша есептелген екі математикалық күтімдердің бір біріне тең M_x=M_y екендігі жөніндегі гипотезаны тексеруді келесі критерий бойынша жүргізеді:

t = )/σ_X-Y (3.10)

t критериі еркіндік дәрежелер саны v=n₁+n₂-2 болатын Стьюденттің t-таралуына ие. Гипотезаны алдыңғы жағдайдағыдай тексереді, демек |t|<=t_кр болғанда гипотеза қабылданады, ал |t|>tкр қабылданбайды.

3)σ_X² және σ_Y² бағалары көлемдері n₁ және n₂ болатын екі таңдамалар бойынша анықталған X пен Y екі кездейсоқ шамалар дисперсияларының тең болуы жөніндегі гипотезаны тексерудіеркіндік дәрежелері алымы үшін v1=n1-1 және бөлімі үшін v2=n2-1 болатын Фишер таралуына ие:

F = σ_X²/σ_Y², (3.11)

критериін пайдаланып іске асырады.

(3.11) критериі бойынша алынған мәнді критикалық F_кр=F(α,v1,v2) мәнімен салыстырады. Егер F<F_kp онда нольдік гипотезаны қабылдамауға негіз жоқ, керісінше жағдайда генеральдық жиынтықта σ_X²>σ_Y² деп қабылдаймыз.

4)Екі кездейсоқ шамалардың арасында корреляцияның жоқ екендігі жөнінде гипотезаны тексеруде келесі қатынасты пайдаланады:

t = R_xy/σ_R, (3.12)

бұл жерде: R_xy - (3.3) бойынша табылған корреляцияның бағасы,

σ_R²= [(1-R_xy²)/(n-2)]

t шамасы еркіндік дәрежелері v=n-2 болатын Стьюденттің t-таралуына ие. Егер (3.12) қатынасы бойынша есептелген t мәні абсолюттік шамасы бойынша маңыздықтың α деңгейінде және еркіндік дәрежелердің v санында t-таралу кестесі бойынша табылған критикалық t_кр=t(α,v) мәннен аспаса, онда генеральдық жиынтықта корреляцияның болмауы жөніндегі гипотезаны қабылдамауға негіз жоқ, керісінше жағдайда X пен Y шамаларының арасында корреляция бар деп қабылдаймыз.

Білім берудің және оқытудың әдістері:Бақылау сұрақтар мен жүргізілген жұмыс туралы әзірленген есеп бойынша ауызша сұрау.Жұмысты өзіндік орындау