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 |
Администратор
04.10.2013
