Анализ исходных данных при статистической обработке результатов научных исследований | Analysis of Initial Data in Statistical Processing of Scientific Research Results

Анализ исходных данных при статистической обработке результатов научных исследований

Кане Марк Моисеевич, 2024

Обзор

В книге рассматриваются фундаментальные понятия и принципы планирования экспериментов, включая их виды и задачи. Освещаются методы выбора оптимальных условий для одно- и многофакторных экспериментов, а также способы сокращения числа параметров оптимизации. Особое внимание уделяется выбору ключевых факторов, влияющих на изучаемый объект, с использованием экспертных оценок, дисперсионного анализа и различных планов эксперимента. Представлены методы поиска экстремальных значений функций, такие как дихотомия, Фибоначчи и золотое сечение. Описаны подходы к предварительному анализу и уточнению исходных данных, получению эмпирических зависимостей, а также основные понятия и методы корреляционно-регрессионного анализа и полного факторного эксперимента.

Кому подойдёт

• Студентам высших учебных заведений
• Специальность "Инновационные технологии в машиностроении"
• Специалистам, занимающимся статистической обработкой научных данных

Ключевые особенности

• Язык: русский
• Страниц: 118
• Тип обложки: мягкая обложка
• ISBN: 9789850636003
• Издательство: Вышэйшая школа
• Год издания: 2024

<hr>

Analysis of Initial Data in Statistical Processing of Scientific Research Results

Mark Moiseevich Kane, 2024

Overview

This book covers fundamental concepts and principles of experimental design, including its types and objectives. It discusses methods for selecting optimal conditions for single- and multi-factor experiments, as well as ways to reduce the number of optimization parameters. Special attention is given to choosing key factors influencing the studied object, utilizing expert assessments, analysis of variance, and various experimental designs. Methods for finding extreme function values, such as dichotomy, Fibonacci, and golden section search, are presented. Approaches to preliminary analysis and refinement of initial data, obtaining empirical dependencies, and the core concepts and methods of correlation-regression analysis and full factorial experiments are described.

Who it's for

• Students of higher education institutions
• Specialty "Innovative Technologies in Mechanical Engineering"
• Specialists involved in statistical processing of scientific data

Key features

• Language: Russian
• Pages: 118
• Binding: Softcover
• ISBN: 9789850636003
• Publisher: Vysheyshaya Shkola
• Year: 2024