Математическое планирование экспериментов и прикладная статистика 2021
Статистика:
1. Понятие о законах распределения Нормальное распределение "Хи-квадрат", Стьюдента и Фишера. Примеры их использования. (1)(12)
2. Понятие о статистических гипотезах и методах их проверки. Р- значение. (2)(8)
3. Требования к оценкам случайных величин (Несмещённость, состоятельность, эффективность) (3)
4. Нормальное распределение (4)(13)
5. Коэффициент корреляции, применение.(5)(14)
6. Частный коэффициент корреляции. Определение его значимости. Использование. (6)
---
Регрессия
1. Определение параметров линейного уравнения регрессии в матричной форме. (7)
2. Регрессионный анализ, основные допущения. Проверка значимости параметров и адекватности уравнения по критерию Фишера. (8)
3. Таблица дисперсионного анализа. (9)(13)
4. Получение параметров линейного уравнения регрессии при помощи статистических характеристик (10)(14)
5. Методы последовательного уточнения структуры регрессионного уравнения: метод включений, метод исключений, метод пошаговой регрессии. (11)(15)
Планирование эксперимента:
1. Понятие о полном факторном эксперименте (ПФЭ). Построение планов ПФЭ, его свойства. Достоинства и недостатки. (1)(7)
2. Определение параметров модели по данным полного факторного эксперимента, проверка их значимости, проверка адекватности модели. (3)(9)
3. Реплики факторного эксперимента (4)(15)
4. Планирование эксперимента (6)(12)
5. Звёздные планы (5)
6. Метод Бокса–Уилсона (2)(10)
7. Определение параметров линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов. (11)
