Активный эксперимент_2023

сложность обработки результатов, невозможность обнаружения ошибки на стадии эксперимента

могут быть учтены несколько факторов

экспериментатор имеет возможность выделить изучаемую зависимость в чистом виде, может чётко вычленять воздействующие на зависимую переменную факторы

Долгая предварительная подготовка, но потом - суворовское "быстрота и натиск" - возможность проработать влияние всех факторов за одну серию опытов. Особенно хорош при дефиците ресурсов (редкое сырьё, доступ к установке)

Ограничененность в применении (только простые обьекты исследования, независимые факторы и т.д.)

Простота реализации. Возможность реализации без применения громоздкого математического аппарата

Шляпкина П.Ю. 4ГМ23

Эффективное использование ресурсов: можно получить больше информации из меньшего числа экспериментов, что может быть более эффективным, чем проведение нескольких экспериментов для изменения каждого фактора в отдельности.

Шляпкина П.Ю. 4ГМ23

Многофакторные активные эксперименты с последовательным изменением факторов могут быть сложными для разработки и анализа, особенно когда задействовано много факторов.

Шляпкина П.Ю. 4ГМ23

Можно определить оптимальные условия:

можно определить оптимальные условия, что может быть полезно для оптимизации процесса или продукта.

Болдицына О.А. 4ГМ22

Возможность выделить изучаемую зависимость в чистом виде, чётко вычленить воздействующие на зависимую переменную факторы (например, упорядочить их во времени и пространстве)

Болдицына О.А. 4ГМ22

Значительная информативность эксперимента (т.к. получаемый результат показывает удельный вес каждого фактора в их совокупном действии)

"+"

"-"

"+"

Применение методов математической статистики при планировании эксперимента

Классический подход с поочередным варьированием факторов

Болдицына О.А. 4ГМ22

При увеличении количества независимых переменных до 5-6 применение метода Гаусса-Зайделя для оптимизации технологических процессов оказывается малоэффективным в силу резкого увеличения числа экспериментов.

ЗАДАНИЕ

Многофакторный активный эксперимент: классический подход с поочередным варьированием факторов ИЛИ применение методов математической статистики при планировании эксперимента.

Приведите аргументы «за» и «против» каждого из способов проведения многофакторного активного эксперимента. При необходимости добавьте ссылку на текстовую или видеоинформацию.

Укажите свои фамилию, имя и номер группы.

Требование устройств расчёта математической модели

Значительное качество и полнота информации, комплексность исследования

Уменьшается число экспериментов, проводимых для планирования, а также

большее внимание уделяется тем эффектам, которые оказывают наибольшее влияние на изменение параметра оптимизации.

При переобозначении вектор–столбцов происходит смешивание эффектов различного порядка (об этом скажем ниже), в результате чего получаемая математическая модель становится нечувствительной к вкладам, вносимым смешиваемыми эффектами по отдельности.

расчет не учитывает возможное изменение технологии работ и увеличение или снижение их трудоемкости

Сложность математического аппарата

Шляпкина П.Ю. 4ГМ23

Нельзя учесть все факторы: математическая статистика может не учитывать все факторы, которые могут быть важны в эксперименте, что может привести к неполным или неточным результатам.

Болдицына О.А. 4ГМ22

Сложность обработки результатов, невозможность обнаружения ошибки на стадии эксперимента

"-"