Содержание

1ПОСТРОЕНИЕ
РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ…….…4

2 ОБРАБОТКА СОВМЕСТНЫХ РЯДОВ
ИЗМЕРЕНИЙ. СПОСОБЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ВЫЯВЛЕНИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКИХ ПОГРЕШНОСТЕЙ В
РЕЗУЛЬТАТАХ ИЗМЕРЕНИЙ…… …………………………….………….………12

3 ОБРАБОТКА
КОСВЕННЫХ РЯДОВ ИЗМЕРЕНИЙ…………………… ………………………..…..…..28

4 Параметрическая стандартизация ..................…. 38

5 ОБРАБОТКА МНОГОКРАТНЫХ
РЯДОВ ИЗМЕРЕНИЙ……………………….……………………….. .…..43

1 ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Для управления технологическим процессом необходимо знать закономерности, которые объективно описывают ход процесса и позволяют предсказывать результаты. Закономерности делятся на две группы. К первой группе относятся статистические закономер¬ности, связывающие установившиеся значения технологических параметров. С помощью статистической математической модели решаются задачи, связанные с изменением технологических режимов для получения оптимальных технико-экономических показателей. Ко второй группе относятся динамические закономерности, связы¬вающие параметры в неустановившемся режиме.
Статистические методы позволяют определить уравнения связи, анализировать параметры процесса, построить математическую мо¬дель процесса, или, другими словами, установить взаимозависимость между различными факторами и технологическими результата¬ми процесса, характеризующими его как в статике, так и в дина¬мике.
Статистическое исследование промышленного процесса вклю¬чает:
- определение законов распределения параметров процесса (нор¬мального, логнормального и др.) для выяснения возможности при¬менения тех или иных статистических методов обработки результатов;
– определение тесноты и формы связи между отдельными параме¬трами процесса;
– получение статистической модели процесса в виде регрессионного уравнения и оценка его адекватности;
– определение динамических характеристик процесса.