ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Дисперсионный анализ из "Статистические методы оптимизации химических процессов" Задачей дисперсионного анализа является разложение сложной дисперсии на составляющие. Например, аппаратчики суточной смены производят продукт на одном и том же аппарате. Необходимо выяснить, что является причиной появления неудовлетворительных результатов неудачная конструкция аппарата, не позволяющая добиться хорошей воспроизводимости, или неодинаковая работа аппаратчиков. [c.23] Для решения такой задачи может быть применен дисперсионный анализ. При постановке эксперимента каждая смена должна отработать несколько раз, т. е. необходимы параллельные опыты. Затем следует провести статистическую обработку результатов по специальной схеме. [c.23] Дисперсионный анализ можно проводить по различным схемам. Выбор конкретной схемы зависит от сложности задачи и преследуемых целей. Обычно дисперсионный анализ используют тогда, когда факторы являются дискретными, т. е. когда их можно пронумеровать (например, аппараты, смены, марки стали и т. д.). Если факторы непрерывно меняются, целесообразней на базе опытных данных построить математическую модель, связывающую независимые переменные с изучаемой характеристикой. [c.23] При постановке опытов необходимо проводить рандомизацию. Рандомизация — это способ включения неизвестных или не интересующих исследователя систематических ошибок в число случайных ошибок, к которым применимы законы теории вероятностей и математической статистики. [c.23] Проводят рандомизацию следующим образом все опыты нумеруют, а затем устанавливают очередность их экспериментальной реализации таким образом, чтобы она была случайной. [c.23] Вернуться к основной статье