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
|
Комментарии (0)
Чтобы оставить комментарий вам необходимо авторизоваться