Статическая обработка результатов пластометрических исследований

Приведение логарифмированием уравнения к линейному виду. Расчет средних значений арифметических переменных и коэффициентов регрессии. Определение средних квадратичных отклонений. Корреляционный анализ экспериментальных данных с помощью критерия Стьюдента.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 10.03.2015
Размер файла 312,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Южно-Уральский государственный университет»

Факультет «Физико-металлургический»

Кафедра «Обработка металлов давлением»

Контрольная работа

на тему «Статическая обработка результатов пластометрических исследований»

по дисциплине «Основы научных исследований, организация и планирование эксперимента»

Выполнил: Мирсаитов А.И.

Проверил: Крайнов В.И.

Челябинск 2012

Оглавление

Приведение логарифмированием уравнения к линейному виду

Нахождение средних значений арифметических переменных

Определение средних квадратичных отклонений

Корреляционный анализ экспериментальных данных с помощью критерия Стьюдента

Нахождение коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов

Регрессионный анализ исходного уравнения с использованием критерия Фишера

Преобразование уравнение регрессии в уравнении натуральным переменными

Библиографический список

Приведение логарифмированием уравнения к линейному виду

В литературе предложено уравнение связи сопротивления деформации с температурой, степенью и скорости деформации вида [1]:

(1)

где , , , - коэффициенты, которые характеризуют индивидуальные свойства материала; - скорость деформации,; степень деформации логарифмическая; температура,; сопротивление деформации, МПа.

Для приведения уравнения (1) к линейному виду прологарифмируем его:

обозначим

Тогда уравнение (1) примет вид:

(2)

Таким образом, получим:

Нахождение средних значений арифметических переменных

Дальнейшие расчеты ведутся с помощью средств программного обеспечения «MathCad»

Определение средних квадратичных отклонений

Корреляционный анализ экспериментальных данных с помощью критерия Стьюдента

Для оценки корреляции с помощью критерия Стьюдента необходимо найти коэффициенты корреляции:

Корреляция будет значима, если рассчитанный критерий будет больше табличного значения, при и

Табличное значение критерия при составляет:

Таким образом, по критерию Стьюдента, коэффициенты корреляции являются значимыми, так как реальные меньше табличных значений.

Нахождение коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов

Значение коэффициентов регрессии можно найти по методу наименьших квадратов, решив систему так называемых нормальных уравнений:

(3)

Регрессионный анализ исходного уравнения с использованием критерия Фишера

Для проверки уровня надежности описания зависимости от уравнением регрессии (3) критерием Фишера, необходимо вычислить остаточную дисперсию, характеризующую разброс измеренных экспериментальных точек , относительно средней арифметической [3]:

где

Далее необходимо найти дисперсию, характеризующую разброс измеренных экспериментальных точек y, относительно :

Расчетный критерий Фишера равен:

Табличное значение критерия Фишера, при

Так как вычисленное значение критерия Фишера меньше табличного, то уравнение регрессии с надежностью 95% описывает зависимость y от .

Преобразование уравнение регрессии в уравнении натуральным переменными

Это преобразование производится с помощью операции с учетом замены

(4)

Для проверки правильности проведенных расчетов построим графики уравнения регрессии, зависимости сопротивления деформации от степени деформации и температуры по экспериментальным данным, и полученной зависимостью (4) (Рисунок 1).

логарифмирование регрессия квадратичный корреляционный

Рисунок 1 - Диаграмма сравнения опытных и расчетных данных

Библиографический список

1. Пластометрические исследования на автоматизированном цифровом пластометре: Учебное пособие для самостоятельной работы/ Составители: В.И. Крайнов, С.В. Кропачев. - Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2004. - 25с.

2. Хензель А., Шпиттель Т. Расчет энергосиловых параметров в процессах обработки металлов давлением: Справ.изд./ Пер. с нем. - М.: Металлургия, 1982. - 360 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Параметры уравнения линейной регрессии. Вычисление остаточной суммы квадратов, оценка дисперсии остатков. Осуществление проверки значимости параметров уравнения регрессии с помощью критерия Стьюдента. Расчет коэффициентов детерминации и эластичности.

    контрольная работа [248,4 K], добавлен 26.12.2010

  • Оценка параметров шестимерного нормального закона распределения с помощью векторов средних арифметических и среднеквадратического отклонений и матрицы парных коэффициентов корреляции (по программе Statistica). Методика определения Z-преобразования Фишера.

    контрольная работа [33,6 K], добавлен 13.09.2010

  • Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Нахождение статочной суммы квадратов и оценка дисперсии остатков. Проверка значимости параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента. Расчет средней относительной ошибки аппроксимации.

    контрольная работа [261,1 K], добавлен 23.03.2010

  • Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность моделирования с помощью F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

    контрольная работа [58,3 K], добавлен 17.10.2009

  • Расчет параметров парной линейной регрессии. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Статистический анализ с помощью ППП MS EXCEL.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 14.05.2008

  • Расчет коэффициентов уравнения регрессии и оценка их значимости. Определение среднеквадратичного отклонения и среднеквадратичной ошибки, вычисление коэффициентов регрессии. Определение критериев Стьюдента. Расчет статистических характеристик модели.

    контрольная работа [137,2 K], добавлен 14.09.2009

  • Параметры уравнения и экономическое толкование коэффициента линейной регрессии. Расчет коэффициентов детерминации и средних относительных ошибок аппроксимации. Построение структурной формы модели с использованием косвенного метода наименьших квадратов.

    контрольная работа [99,2 K], добавлен 27.04.2011

  • Построение модели множественной линейной регрессии по заданным параметрам. Оценка качества модели по коэффициентам детерминации и множественной корреляции. Определение значимости уравнения регрессии на основе F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

    контрольная работа [914,4 K], добавлен 01.12.2013

  • Расчет матриц парных коэффициентов корреляции, оценка их значимости. Построение уравнения регрессии. Точечный и интервальный прогноз значения У. Кластерный анализ методом К-средних. Упорядочивание субъектов РФ в порядке убывания по значениям факторов.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 10.11.2013

  • Построение линейного уравнения парной регрессии, расчет линейного коэффициента парной корреляции и средней ошибки аппроксимации. Определение коэффициентов корреляции и эластичности, индекса корреляции, суть применения критерия Фишера в эконометрике.

    контрольная работа [141,3 K], добавлен 05.05.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.