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