Основные этапы планирования�эксперимента �
Pablo Picasso. Woman at the Window 1936
Предпланирование�� Плюсы. О выборе плана��Информационная таблица
План и планирование эксперимента (ПЭ)
План эксперимента – совокупность данных, определяющих количество, условия и порядок реализации опытов
Планирование эксперимента – выбор наиболее рационального числа наиболее рациональных опытов:
– либо минимального числа опытов для получения достаточного количества достаточно качественной информации о системе,
– либо достаточного количества опытов для получения
максимального возможного количества информации
Как записать → тема 2
Назначение – разработка эффективной стратегии экспериментирования
Цель – получить хорошую модель
вспоминаем
♣ статистическая оценка характеристик изучаемого объекта,
(измерения)
♣ выявление воздействия на выходные величины тех или иных факторов
(дисперсионный анализ)
♣ установление функции отклика, т.е. статистически достоверной
зависимости, связывающей отклик с факторами –
построение математической модели для изучаемого объекта
(регрессионный анализ, несколько откликов и моделей)
♣ определение степени взаимной статистической связи пар характеристик
(корреляционный анализ)
[нахождение оптимальных условий протекания процесса
(экстремальный эксперимент)]
Задачи эксперимента
Аристотель, Оккама, Гамильтон
0. Определить цели и возможности
Предпланирование
На основе системного подхода
и априорных знаний,
из анализа публикаций и результатов
предварительных экспериментов
1. Определить набор исследуемых откликов y (свойств системы), факторы x, которые могли бы влиять на уровни свойств, возможные связи x с y .
Представить структуру системы
Блок-схема технологии как сложной системы
Рисунок из книги: Вознесенский В.А. Статистические решения
в технологических задачах. – Кишинев: Картя молдовеняскэ, 1968, 232 с.
Иерархическая взаимосвязь между факторами X и параметрами выхода Y в цепи
«исходные компоненты» − «технология» − «структура» − «качество» − «надежность»
Рисунок из книги:
Вознесенский В.А.
Статистические методы планирования эксперимента
в технико-экономических исследованиях. – 2-ое изд., М.: Финансы и статистика, 1981, 263 с.
Взаимосвязь между основными подсистемами технологии композиционных материалов
Рисунок из книги:
Современные методы оптимизации композиционных материалов / Под ред. В.А. Вознесенского. –
К.: Будiвельник, 1983, 144 c.
2. Исходя из целей и возможностей, с учетом априорных данных,
выделить факторы для варьирования в эксперименте и факторы,
значения которых фиксируются на том или ином уровне (можно с ДА)
3. Назначить значения фиксируемым факторам
и интервалы значений варьируемых факторов
Область значений варьируемых факторов, область факторного пространства – факторная область.
+1
x2
x1
- 1
+1
- 1
Область нормализованного факторного пространства
В случае 2-х факторов ↓
Зачем? Чуть позже
Нормализация
Возврат
Хі = хі ⋅ ΔХі + Хі0
4. Оценить возможные диапазоны значений откликов
-1
0
+1
∙ ∙ ∙
k-мерный гиперкуб
Нормализованные факторные области
5. Сформулировать гипотезы о виде многофакторной
полиномиальной модели зависимости y-ов от x
В общем случае это
Здесь fl(x) − базисные функции, как правило степени x
Называем
ЭС-моделью.
Почему – позже
Наиболее часто это полином 2-й степени
Y = b0 + b1x1 + b11x12 + b12x1x2 + … + b1kx1xk
+ b2x2 + b22x22 + b23x2x3 + …
… …
+ bkxk + bkkxk2
Свободный член
Линейные эффекты
Квадратичные эффекты
Эффекты взаимодействия
Но могут быть гипотезы о значимости отдельных эффектов
более высокого порядка: xi2xj, xixjxk, xi3…
Выбор плана эксперимента
Плюсы планирования многофакторного эксперимента в сравнении с «традиционным» варьированием факторов по одному
(полный перебор возможных входных состояний):
возможность оценить эффекты взаимодействия,
экономия опытов – а значит ресурсов
One-factor-at-a-time (OFAT) experimentation will never
reveal interactions
Параллельный процесс против последовательного
Точка плана – точка в области нормализованных факторов (в области варьирования), она соответствует натуральным значениям факторов, условиям проведения опыта)
+1
x2
x1
- 1
+1
- 1
+1
x2
x1
- 1
+1
- 1
Хороший» и «плохой» 2-уровневые планы
(1-го порядка, для линейной модели)
План выбирают на основании
вида модели функции отклика
Измеренные значения y в каждой точке плана (для каждого соответствующего набора значений входов системы) позволяют построить регрессионную модель зависимости Y(x)
При выборе из нескольких вариантов плана учитывают
статистические критерии оптимальности планов и ресурсы для проведения испытаний
(время и деньги)
Используемые для этого данные можно представить
в виде информационной таблицы
[x] размером N×k
Упражнение
Запишите матрицы следующих планов эксперимента,
в нормализованных координатах (нумеруйте точки плана, начиная с нижней левой, по часовой стрелке; точка в центре 3-го плана последняя)
1. 2. 3.
+1
x2
x1
- 1
+1
- 1
+1
x2
x1
- 1
+1
- 1
| x1 | x2 |
1 |
|
|
2 |
|
|
3 |
|
|
4 |
|
|
| x1 | x2 |
1 |
|
|
2 |
|
|
3 |
|
|
4 |
|
|
| x1 | x2 |
1 |
|
|
2 |
|
|
3 |
|
|
4 |
|
|
5 |
|
|
6 |
|
|
7 |
|
|
8 |
|
|
9 |
|
|
The End