TAILIEUCHUNG - Bài giảng Quy hoạch thực nghiệm – Chương 2: Khái niệm thống kê

Bài giảng “Quy hoạch thực nghiệm – Chương 2: Khái niệm thống kê” cung cấp cho người học các kiến thức về các định luật phân bố, giá trị trung bình và biến lượng, khoảng tin cậy và mức ý nghĩa, kiểm nghiệm giả thuyết, loại bỏ dữ liệu sai. Mời các bạn cùng tham khảo phần 1 bài giảng. | Bài giảng Quy hoạch thực nghiệm Chương 2 Khái niệm thống kê Khái niệm thống kê Chương 2 Các định luật phân bố Giá trị trung bình và biến lượng Khoảng tin cậy và mức ý nghĩa Kiểm nghiệm giả thuyết Loại bỏ dữ liệu sai hàm phân bố Biến ngẫu nhiên là biến mà trong điều kiện thí nghiệm xác định sẽ nhận một giá trị không tiên đoán được. Giá trị của biến ngẫu nhiên là một tập hợp giá trị trong điều kiện thí nghiệm nào đó biến sẽ nhận một giá trị trong tập hợp này. Một đại lượng mà giá trị của nó chỉ thay đổi khi thay đổi điều kiện thí nghiệm thì không phải là biến ngẫu nhiên. Biến ngẫu nhiên có thể liên tục hay rời rạc. Hàm phân bố là hàm mô tả xác xuất để giá trị nhận được của biến X nhỏ hơn giá trị x xác định F x P X lt x Hàm phân bố là một hàm đồng biến Hàm phân bố được đặc trưng bởi 2 thông số thống kê là vị trí và thang độ Với hàm phân bố chuẩn 0 2 1 Các hàm phân bố không chuẩn đều có thể đưa về hàm chuẩn bằng cách đổi biến số x z Hàm phân bố Gauss Phương trình phân bố mật độ xác xuất với các đại lượng thống kê và 2 1 x 2 1 2 f x e x 2 Hàm phân bố chuẩn có 0 và 2 1 Hàm phân bố chuẩn Gauss Hàm phân bố tích lủy CDF cumulative distribution function t 2 1 x x 2 e 2 dt Hàm mật độ xác xuất PDF probability density function x2 2 e f x 2 Khi x lt 0 x 1 - -x Hàm phân bố chuẩn Gauss 1 SD 68 2 SD 95 3 SD Hàm phân bố Gauss chuẩn được áp dụng để kiểm nghiệm giả thuyết khi đã biết giá trị của độ lệch chuẩn của không gian mẫu Tiêu chí đánh giá zstat x zstat n Giá trị so sánh p là phần diện tích dưới đường cong phân bố khi z zstat Hàm phân bố t Khác với hàm phân bố chuẩn Gauss hàm phân bố t ngoài đặc trưng thống kê và còn có độ tự do df Để ước tính giá trị trung bình của không gian mẫu độ tự do bằng N 1. N là độ lớn của mẫu Ở độ tự do thấp hàm phân bố t phân tán hơn hàm phân bố Gauss nghĩa là với độ tin cậy 95 khoảng tin cậy sẽ rộng hơn Khi độ tự do tăng hàm phân bố t sẽ tiến dần đến hàm phân bố Gauss Với giá trị 95 số liệu nằm chung quanh giá trị trung bình Phân bố .

• Toán học
• Bài giảng Quy hoạch thực nghiệm
• Quy hoạch thực nghiệm
• Giá trị trung bình
• Định luật phân bố
• Khoảng tin cậy
• Kiểm nghiệm giả thiết thống kê
• Nguyện tắc quy hoạch thực nghiệm
• Thực hiện quy hoạch thực nghiệm
• Nghiên cứu quy hoạch thực nghiệm
• Quy hoạch thực nghiệm và tối ưu hóa
• Khái niệm quy hoạch thực nghiệm
• Nguyên tắc qui hoạch thực nghiệm
• Các bước thực hiện qui hoạch thực nghiệm
• Phương pháp nghiên cứu qui hoạch thực nghiệm
• Quy hoạch yếu tố hai mức độ
• Qui hoạch yếu tố phần
• Tối ưu hóa
• Qui hoạch Simplex
• Qui hoạch Simplex Lattice
• Qui hoạch Simplex Centroid
• Phương pháp Sequential Simplex
• Phương pháp Taguchi
• Công cụ hoạch định thí nghiệm
• Hoạch định thí nghiệm
• Qui hoạch bậc hai
• Vùng cận cực trị
• Qui hoạch Box Behnken
• Qui hoạch yếu tố 2 mức độ
• Mô hình thực nghiệm
• Ưu điểm qui hoạch yếu tố 2 mức độ
• Qui hoạch yếu tố toàn phần
• Phương pháp leo dốc đứng
• Phân tích biến lượng
• Qhoạch hình vuông La tin
• ANOVA một chiều
• ANOVA hai chiều
• Mô hình bề mặt đáp ứng
• Qui hoạch yếu tố 3 mức độ
• Các công cụ hoạch định thí nghiệm
• Các bước thực hiện phương pháp Taguchi
• Hoạch định Taguchi
• Xử lý số liệu
• Kế hoạch hóa thực nghiệm
• Xử lý số liệu kết quả nghiên cứu
• Quy hoạch hóa thực nghiệm
• Mô hình hóa thực nghiệm
• Tối ưu hóa thực nghiệm
• Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Phương pháp nghiên cứu khoa học
• Thiết kế thí nghiệm
• Sai số ngẫu nhiên
• Sai số lặp lại
• Sai số hệ thống
• Mục tiêu của ANOVA
• Qui hoạch hình vuông La tin
• Qui hoạch khối La Tin
• Qui hoạch thực nghiệm
• hệ thống công nghệ
• hồi qui tương quan
• phân tích hồi qui
• phương pháp chọn lựa
• phương pháp hoạch định