![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Открывание замков отмычкой – ремесло, а не наука. В этом руководстве содержатся информация и навыки, необходимые при вскрытии замков, но что более важно, в нем содержатся модели и упражнения, которые помогут Вам изучать замки самостоятельно. Чтобы научиться блестяще вскрывать замки, Вы должны практиковать и развивать стиль, подходящий именно Вам. Помните, что наилучшая техника – та, которая Вам лучше всего подходит.
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ИСПЫТАНИЯ
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА. ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ГОСТ 24026-80
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР ПО УПРАВЛЕНИЮ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ И СТАНДАРТАМ
Москва
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЕ ИСПЫТАНИЯ Планирование эксперимента. Термины и определения Research tests. Experiment planning. Terms and definitions | ГОСТ 24026-80 |
Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам от 06.03.80 № 1035 срок введения установлен
с 01.01.81
Настоящий стандарт устанавливает термины и определения основных понятий в области исследовательских испытаний, относящихся к разделу планирования эксперимента.
Термины, установленные настоящим стандартом, обязательны для применения в нормативно-технической документации, учебниках, учебных пособиях, технической и справочной литературе в области планирования эксперимента.
Для каждого понятия установлен один стандартизованный термин. Встречающиеся в литературе термины-синонимы приведены в стандарте как недопустимые и обозначены пометкой «Ндп». Для отдельных терминов приведены краткие формы, которые разрешается применять в случаях, исключающих возможность их различного толкования.
Стандартизованные терминынабраны полужирным шрифтом, краткая форма - светлым, а нерекомендуемые - курсивом.
В случаях, когда существенные признаки понятия содержатся в буквальном значении термина, определение не приведено и соответственно в графе «определение» поставлен прочерк.
В стандарте приведен алфавитный указатель содержащихся в нем терминов.
В справочном приложении даны примеры и пояснения к некоторым терминам.
Термин | Определение | |
1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ | ||
1. Эксперимент | Система операций, воздействий и (или) наблюдений, направленных на получение информации об объекте при исследовательских испытаниях | |
2. Опыт | Воспроизведение исследуемого явления в определенных условиях проведения эксперимента при возможности регистрации его результатов | |
3. План эксперимента | Совокупность данных, определяющих число, условия и порядок реализации опытов | |
4. Планирование эксперимента | Выбор плана эксперимента, удовлетворяющего заданным требованиям | |
5. Фактор Ндп. Параметр | Переменная величина, по предположению влияющая на результаты эксперимента | |
6. Уровень фактора | Фиксированное значение фактора относительно начала отсчета | |
7. Основной уровень фактора | Натуральное значение фактора, соответствующее нулю в безразмерной шкале | |
8. Нормализация факторов | Преобразование натуральных значений факторов в безразмерные | |
9. Априорное ранжирование факторов | Метод выбора наиболее важных факторов, основанный на экспертной оценке | |
10. Размах варьирования фактора | Разность между максимальным н минимальным натуральными значениями фактора в данном плане | |
11. Интервал варьирования фактора | Половина размаха варьирования фактора | |
12. Эффект взаимодействия факторов | Показатель зависимости изменения эффекта одного фактора от уровней других факторов | |
13. Факторное пространство | Пространство, координатные оси которого соответствуют значениям факторов | |
14. Область экспериментирования Область планирования | Область факторного пространства, где могут размещаться точки, отвечающие условиям проведения опытов | |
15. Активный эксперимент | Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте задаются исследователем | |
16. Пассивный эксперимент | Эксперимент, при котором уровни факторов в каждом опыте регистрируются исследователем, но не задаются | |
17. Последовательный эксперимент Ндп. Шаговый эксперимент | Эксперимент, реализуемый в виде серий, в котором условия проведения каждой последующей серии определяются результатами предыдущих | |
18. Отклик Ндп. Реакция Параметр | Наблюдаемая случайная переменная, по предположению, зависящая от факторов | |
19. Функция отклика | Зависимость математического ожидания отклика от факторов | |
20. Оценка функции отклика | Зависимость, получаемая при подстановке в функцию отклика оценок значений ее параметров | |
21. Дисперсия оценки функции отклика | Дисперсия оценки математического ожидания отклика в некоторой данной точке факторного пространства | |
22. Поверхность отклика Ндп. Поверхность регрессии | Геометрическое представление функции отклика | |
23. Поверхность уровня функции отклика | Геометрическое место точек в факторном пространстве, которому соответствует некоторое фиксированное значение функции отклика | |
24. Область оптимума | Область факторного пространства в окрестности точки, в которой функция отклика достигает экстремального значения | |
25. Рандомизация плана | Один из приемов планирования эксперимента, имеющий целью свести эффект некоторого неслучайного фактора к случайной ошибке | |
26. Параллельные опыты | Рандомизированные во времени опыты, в которых уровни всех факторов сохраняются неизменными | |
27. Временный дрейф | Случайное или неслучайное изменение функции отклика во времени | |
2. МОДЕЛИ, ПЛАНЫ, МЕТОДЫ | ||
28. Модель регрессионного анализа Регрессионная модель | Зависимость отклика от количественных факторов и ошибок наблюдения отклика | |
29. Модель регрессионного анализа, линейная по параметрам Ндп. Линейная модель | Модель регрессионного анализа, в которой функция отклика есть линейная комбинация базисных функций от факторов | |
30. Полиномиальная модель регрессионного анализа Полиномиальная модель | Модель регрессионного анализа, линейная по параметрам, задаваемая полиномом по факторам | |
31. Модель регрессионного анализа первого порядка Линейная модель | Модель регрессионного анализа, задаваемая полиномом первого порядка по факторам | |
32. Модель регрессионного анализа второго порядка Квадратичная модель | Модель регрессионного анализа, задаваемая полиномом второго порядка по факторам | |
33. Модель дисперсионного анализа | Зависимость отклика от качественных факторов и ошибок наблюдений отклика | |
34. Адекватность математической модели Адекватность модели | Соответствие математической модели экспериментальным данным по выбранному критерию | |
35. Коэффициент регрессии | Параметр модели регрессионного анализа | |
36. Блок плана | Часть плана, включающая опыты, условия проведения которых однородны с точки зрения значений одного или нескольких мешающих факторов | |
37. Точка плана | Упорядоченная совокупность численных значений факторов, соответствующая условиям проведения опыта | |
38. Центральная точка плана Центр плана | Точка плана, соответствующая нулям нормализованной (безразмерной) шкалы по всем факторам | |
39. Звездная точка плана | Точка плана второго порядка, лежащая на координатной оси в факторном пространстве | |
40. Звездное плечо | Расстояние между центральной и звездной точками плана второго порядка | |
41. Спектр плана | Совокупность всех точек плана, отличающихся уровнями хотя бы одного фактора | |
42. Матрица плана | Стандартная форма записи условий проведения экспериментов в виде прямоугольной таблицы, строки которой отвечают опытам, столбцы - факторам | |
43. Матрица спектра плана | Матрица, составленная из всех строк матрицы плана, отличающихся уровнями хотя бы одного фактора | |
44. Матрица дублирования | Квадратная диагональная матрица, диагональные элементы которой равны числам параллельных опытов в соответствующих точках спектра плана | |
45. Матрица базисных функций модели | Матрица, задающая численные значения базисных функций линейной по параметрам модели в опытах реализуемого плана | |
46. Усеченная матрица базисных функций модели | Подматрица матрицы базисных функций модели, содержащая строки, отвечающие спектру плана | |
47. Матрица моментов плана | Квадратичная симметричная матрица, элементы которой есть скалярные произведения соответствующих векторов - столбцов матрицы базисных функций | |
48. Информационная матрица плана | Нормированная матрица моментов плана | |
49. Полный факторный план | План, содержащий все возможные комбинации всех факторов на определенном числе уровней равное число раз | |
50. Дробный факторный план Дробная реплика полного факторного плана | План, содержащий часть комбинаций полного факторного плана | |
51. Генератор плана | Алгебраическое выражение, используемое при построении дробного факторного плана | |
52. План эксперимента первого порядка Линейный план | План с двумя или более уровнями факторов, позволяющий найти раздельные оценки параметров регрессионной модели первого порядка | |
53. План взвешивания | План первого порядка, включающий факторы на двух или трех уровнях | |
54. Симплекс-план | План эксперимента первого порядка, точки которого размещаются в вершинах симплекса | |
55. План эксперимента второго порядка | План с более чем двумя уровнями факторов для нахождения оценок параметров регрессионной модели второго порядка | |
56. План дисперсионного анализа | План с дискретными уровнями факторов для нахождения оценок параметров дисперсионной модели | |
57. Латинский квадрат | План дисперсионного анализа, задаваемый расположением некоторого числа символов в ячейках, сгруппированных в строки и столбцы так, что каждый символ встречается один раз в каждой строке и в каждом столбце | |
58. Латинский куб первого порядка Латинский куб | План дисперсионного анализа, задаваемый расположением некоторого числа символов в квадратах из строк и столбцов так, что каждый символ встречается одинаковое число раз в каждом квадрате | |
59. Критерий оптимальности плана | - | |
60. Ортогональность плана | Свойство плана, при котором матрица моментов для заданной модели является диагональной | |
61. Ротатабельность плана | Свойство плана, при котором дисперсия оценки функции отклика зависит только от расстояния от центра плана | |
62. Композиционность плана | Свойство плана, позволяющее выполнять эксперимент последовательно, переходя от более простых моделей к более сложным | |
63. Насыщенность плана | Свойство плана, задающееся разностью между числом точек спектра плана и числом оцениваемых параметров модели | |
64. Метод случайного баланса Случайный баланс | Метод отсеивания факторов, основанный па использовании сверхнасыщенных планов со случайным выбором сочетаний уровней факторов | |
65. Метод крутого восхождения | Метод экспериментальной оптимизации, сочетающий полный или дробный факторный эксперимент с движением по градиенту функции отклика | |
66. Эволюционное планирование эвоп | Метод экспериментальной оптимизации, сочетающий многократное использование дробных и полных факторных планов с движением по градиенту функции отклика и предназначенный для совершенствования производственных объектов | |
67. Последовательный симплексный метод псм | Метод экспериментальной оптимизации, основанный на сочетании насыщенного плана, заданными вершинами симплекса с последовательным отражением наихудшей вершины относительно противоположной грани | |
68. Регрессионный анализ | Статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик только количественных факторов, основанный на сочетании аппарата метода наименьших квадратов и техники статистической проверки гипотез | |
69. Дисперсионный анализ | Статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик только количественных факторов, основанный на использовании техники статистической проверки гипотез и представлении общей вариации экспериментальных данных в виде суммы вариаций, обусловленных исследуемыми факторами и их взаимодействиями | |
70. Метод ковариационного анализа | Статистический метод анализа и обработки экспериментальных данных при воздействии на отклик как количественных, так и качественных факторов, основанный на сочетании элементов регрессионного и дисперсионного анализа | |
Дата публикования: 2014-12-08; Прочитано: 207 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!