Методические указания к практическом занятиям для студентов 5-го курса по Дисциплине «Особенности НИР в виноделии» по специальности - "Технология бродильных производств и виноделие", (8.091704)
Методические указания рассмотрены на заседании кафедры виноделия и технологии бродильных производств, протокол № от 2008 г.
Методические указания рассмотрены и рекомендованы к использованию в учебном процессе методической комиссией технологического факультета
Содержание
Введение…………………………………………………………………….….4
1. Практическое занятие № 1. Дисперсионный анализ…………………4
1.1. Основные сведения по проведению дисперсионного анализа….….4
1.2. Примеры выполнения заданий…………………………………………5
1.3. Задания по выполнению работы………………………………… ….....7
Приложение 1.1…………………………………………………………………...8
Приложение 1.2 …………………………………………………………9
2. Практическое занятие № 2. Исключение грубой ошибки……10
2.1. Основные сведения по определению ошибок эксперимента.………10
2.2. Примеры выполнения заданий………………………………………….12
2.3. Задания по выполнению работы………………………………………...13
Приложение 2.1…………………………………………………………………...14
Приложение 2.2 …………………………………………………………14
Литература……………………………………………………………15
Введение
Основной составной частью любого эксперимента являются измерения. От тщательности измерений и последующих вычислений зависят результаты эксперимента.
Следует помнить, что никакие измерения не могут быть выполнены абсолютно точно. Полученный результат всегда содержит некоторую ошибку. Оценка точности измерений является частью любого эксперимента.
Часто стараются произвести измерения с наибольшей достижимой точностью, т. е. по возможности уменьшить ошибку измерения.
Однако нужно иметь в виду, что чем точнее мы хотим измерить, тем труднее это сделать. Поэтому не следует требовать от измерений большей точности, чем это необходимо для решения поставленной задачи. Так, для изготовления книжной полки длину досок вполне достаточно измерять с точностью до 1 см (около 1%), для изготовления шарикоподшипников нужна точность. в 0,001 мм (около 0,01%).
1. Практическое занятие № 1
Тема. Дисперсионный анализ
(продолжительность занятия 2 часа)
1.1. Основные сведения по проведению дисперсионного анализа
Для уяснения логики дисперсионного анализа воспользуемся искусственно построенной моделью однофакторного опыта по определению показателей игристых свойств, в котором сравниваются два варианта (L=2). В этом эксперименте возможна лишь одна группировка исходных данных—по вариантам. Находим суммы и средние по вариантам, общую сумму и общую среднюю по опыту.
Варьирование показателей игристых свойств, т. е. отклонение их от общей средней (Х - Х), Обусловлено здесь двумя компонентами — эффектами вариантов и случайным варьированием. Других источников вариации показателя игристых свойств в однофакторном опыте нет. Следовательно, общее варьирование СY, которое измеряется суммой квадратов отклонений показателей игристых свойств от общей средней ∑ (-Х—х)2, Состоит из варьирования вариантов Cv и случайного Cz. Модель дисперсионного анализа данных этого опыта: Cy=Cv+Cz. Определяем общую сумму квадратов отклонений по формуле (1.1):
![]() |
Cy = ∑ (X—х)2 (1.1)
Сумму квадратов отклонений для вариантов находим по формуле (1.2):
![]() |
![]() |
Сv=∑(xv –x2)2 (1.2)
Разность между общим варьированием и варьированием вариантов дает сумму квадратов отклонений для ошибки по формуле (1.3):
Сz=СY—СV (1.3).
Для вычисления фактического критерия существенности находим два средних квадрата (дисперсии):
Для вариантов по формуле (1.4)
S2V = (1.4)
Для ошибки по формуле (1.5)
S2 = (1.5)
Определяем критерий существенности по формуле (1.6):
Fф = (1.6)
Определяем наименьшую существенную разность по формуле (1.7):
HCP05 = t05sd = t05 (1.7)
1.2. Примеры выполнения заданий
Задача. Определить есть ли различия между вариантами эксперимента.
Каждый из вариантов изучается в четырех бутылках (n=4). Общее число наблюдений в опыте N=Lxn=2х4==8. Допустим, что в опыте получены такие показатели игристых свойств (m).
Таблица 1.1. – Экспериментальные данные эксперимента
Варианты |
Показатель игристых свойств Х |
Суммы по вариантам, V |
|
1 |
7; 7;9; 5 |
28 |
|
2 |
3; 1; 5; 3 |
12 |
|
Общая сумма 40 = ∑X 5=х
Модель дисперсионного анализа данных этого опыта: Cy=Cv+Cz. Определяем общую сумму квадратов отклонений по формуле (1.1):
Cy = (7 - 5)2+(7-5)2+(9-5)2+(5-5)2+(3-5)2+(1-5)2+(5-5)2 + (3-5)2 = 48.
Для определения суммы квадратов отклонений по вариантам вместо каждого показателя игристых свойств X в таблицу значений подставляем средние соответствующих вариантов (для первого варианта 7 и второго 3)
Таблица 1.2. – средние значения вариантов по опытам
Варианты |
Показатель m |
Сумма по вариантам |
|
1 2 |
7 7 7 7 3 3 3 3 |
28 12 |
|
Общая сумма 40 = ∑Х 5 = х
Подставляя вместо фактических данных X средние по вариантам xv, Мы тем самым устраняем случайную вариацию внутри вариантов.
Сумму квадратов отклонений для вариантов находим по формуле (1.2):
Сv = (7 - 5)2+(7-5)2+(7 - 5)2+(7 - 5)2+(3-5)2+(3-5)2+(3-5)2 + (3-5)2 = 32.
Разность между общим варьированием и варьированием вариантов дает сумму квадратов отклонений для ошибки по формуле (1.3):
Сz= 48—32=16.
Общее число степеней свободы N—1 = 8—1=7 также расчленяется на две части: степени свободы для вариантов I—1 = 2—1 = 1 и ошибок N—I=8—2 = 6.
Для вычисления фактического критерия существенности находим средний квадрат (дисперсии) для вариантов по формуле (1.4)
S2V == 32,00
Для вычисления фактического критерия существенности находим средний квадрат (дисперсии) для ошибки по формуле (1.5):
S2 = =2,66
Определяем критерий существенности по формуле (1.6):
Fф =
Сравниваем его с F05=5,99, который находим по таблице приложения 1.1 для 6 степеней ошибки (знаменатель). Статистическая нулевая гипотеза Н0: между средним и по вариантам нет существенных различий, отвергается Fф >F05. Следовательно, выборочные средние х1 и х2 существенно различаются по урожаям на 5%-ном уровне значимости.
Определяем наименьшую существенную разность по формуле (1.7):
HCP05 = = 2,8
Теоретическое значение критерия t05=2,45 находим по таблице приложения 1.2 для 6 степеней свободы ошибки и 5%-oro: уровня значимости.
Разность между средними D=X1-x2=7-3=4 больше предельной ошибки разности средних (d>HCP05, и, следовательно, средние существенно различаются и между вариантами есть существенная разница.
1.3. Задания по выполнению работы
Рассчитать достоверность различий между вариантами по данным, приведенным в таблице 1.3.
Таблица 1.3. – данные для определения различий между вариантами
№ задания |
Вариант 1 |
Вариант 2 |
№ задания |
Вариант 1 |
Вариант 2 |
1 |
5; 4; 7; 6; 4 |
5; 9; 7; 3; 7 |
16 |
8; 6; 6; 6; 4 |
5; 5; 10; 6; 8 |
2 |
5; 7; 7; 6; 5 |
7; 5; 7; 8; 5 |
17 |
9; 9; 7; 8; 6 |
6; 7; 7; 7; 4 |
3 |
6; 4; 7; 6; 5 |
5; 5; 10; 6; 8 |
18 |
3; 2; 5; 5; 5 |
6; 7; 7; 7; 4 |
4 |
8; 4; 7; 6; 3 |
6; 7; 7; 7; 4 |
19 |
5; 9; 7; 3; 7 |
9; 9; 7; 8; 6 |
5 |
10; 11; 12; 10; 8 |
9; 9; 7; 8; 6 |
20 |
7; 5; 7; 8; 5 |
4; 4; 5; 6; 5 |
6 |
8; 6; 6; 6; 4 |
4; 4; 5; 6; 5 |
21 |
8; 6; 6; 6; 4 |
5; 5; 8; 6; 7 |
7 |
9; 9; 7; 8; 6 |
5; 5; 8; 6; 7 |
22 |
9; 9; 7; 8; 6 |
5; 9; 7; 3; 7 |
8 |
3; 2; 5; 5; 5 |
5; 9; 7; 3; 7 |
23 |
3; 2; 5; 5; 5 |
5; 4; 7; 6; 4 |
9 |
5; 9; 7; 3; 7 |
5; 4; 7; 6; 4 |
24 |
5; 9; 7; 3; 7 |
5; 7; 7; 6; 5 |
10 |
7; 5; 7; 8; 5 |
5; 7; 7; 6; 5 |
25 |
7; 5; 7; 8; 5 |
6; 4; 7; 6; 5 |
11 |
5; 5; 10; 6; 8 |
6; 4; 7; 6; 5 |
26 |
5; 5; 10; 6; 8 |
8; 4; 7; 6; 3 |
12 |
6; 7; 7; 7; 4 |
8; 4; 7; 6; 3 |
27 |
6; 7; 7; 7; 4 |
10; 11; 12; 10; 8 |
13 |
9; 9; 7; 8; 6 |
10; 11; 12; 10; 8 |
28 |
9; 9; 7; 8; 6 |
8; 6; 6; 6; 4 |
14 |
4; 4; 5; 6; 5 |
8; 6; 6; 6; 4 |
29 |
4; 4; 5; 6; 5 |
9; 9; 7; 8; 6 |
15 |
5; 5; 8; 6; 7 |
9; 9; 7; 8; 6 |
30 |
5; 5; 8; 6; 7 |
8; 4; 7; 6; 3 |
Приложение 1.1
Значения критерия f на 5% уровне значимости
Приложение 1.2
Значения критерия t на 5, 1, 0,1% уровне значимости
2. Практическое занятие № 2
Тема. Исключение грубой ошибки
(продолжительность занятия 2 часа)
2.1. Основные сведения по определению ошибок эксперимента
Среди результатов, полученных при проведении опыта, могут содержаться такие, которые значительно отличаются от других результатов этой же серии. Это может быть связано с наличием какой-то грубой ошибки, имевшей место при проведении данной повторности опыта и не замеченной экспериментатором.
Для определения грубых ошибок существует ряд методов.
Наиболее быстрым методом определения грубой ошибки „является метод, основанный на оценке максимальных различий полученных результатов. Для такой проверки результаты опыта располагают в упорядоченный ряд по возрастающей величине, и наименьшему результату присваивается номер первый (Y1), а максимальному результату — наибольший номер (yП). Затем в зависимости от того, какой результат оказывается сомнительным, поступают следующим образом.
Если «сомнительный» результат будет наибольший уn то рассчитывают отношение по формуле (2.1):
A= (2.1)
Если «сомнительный» результат будет y1 то отношение рассчитываем по формуле (2.2):
A= (2.2)
Полученное значение а сравнивают с табличным aт. которое при заданном уровне значимости q и известном числе повторностей n находят по таблице приложения 2.1.
Если окажется, что a>aT, то «сомнительный» результат является ошибочным, и его следует исключить из всех последующих операций по статистической обработке приведенных результатов.
Бывают случаи, когда есть основание предполагать, что два наибольших (или наименьших) результата являются грубыми ошибками. Выявить это можно одним приемом, используя соответствующий столбец таблицы приложения 5. Для таких случаев А рассчитывается по формуле (2.3):
A= (2.3)
Или по формуле (2.4):
A= (2.4)
Может оказаться, что вычисленное значение а совпадает с табличным. Тогда нет оснований на исключение «сомнительного» результата. Можно лишь отметить, что велика вероятность грубой ошибки при получении этого результата. В таком случае нужно попробовать обработать результаты с исключением и без исключения «подозреваемого» результата и сравнить между собой эти варианты. Конечно, если есть возможность, то лучше опыт повторить,
Если же вычисленное значение а меньше табличного то исключать «сомнительный» результат нельзя.
Определение грубых ошибок по критерию максимальНого отклонения.Допустим, что в результате опыта получено П Повторных наблюдений y1 ; y2 ……yП и возникает подозрение, что какое-то наблюдение является грубой ошибкой. Для проверки такого предположения нужно рассчитать среднеарифметическое значение формуле (2.5):
Y=
(2.5)
Кроме этого нужно рассчитать среднеарифметическое значение разности квадратов по формуле (2.6):
S()=
(2.6)
И по ним определить относительное отклонение для k-го определения по формуле (2.7):
Rp= (2.7)
Если найденное rp не превосходит по абсолютной величине табличного значения rт для выбранного уровня значимости и числа степеней свободы f=n-2 то «сомнительный» результат исключать нельзя.
Для оценки специально выбранных минимальных или максимальных результатов опыта используются критерии максимального отклонения используя формулы (2.8) и (2.9):
Rmax= (2.8)
Rmax= (2.9)
В таблице приложения 2.2 приведены значения rmax. (rmin) для уровня значимости 0,01 и 0,05 и числа степеней свободы от 1 до 23.
Если рассчитанное значение rр превышает табличное, то оцениваемый результат может быть отнесен к грубым ошибкам и 5 дальнейшие расчеты не должен включаться.
2.2. Примеры выполнения заданий
Задача 1. Имеется 8 повторных опытных данных, которые расположили в упорядоченный ряд в порядке возрастания их величины и каждому результату присвоили номер: 11; 42; 43; 64; 85; 96; 127; 318.
Просмотр этого ряда позволяет предположить, что результат № 8 является ошибочным. Для проверки предположения рассчитаем значение а по формуле 2.1
A=
В. таблице приложения 2.1 при уровне значимости q=0,01 и числе повторностёй опыта n=8 находим значение ат =0,590. Сравнивая значения а и ат, видим, что а>ат (0,633>0,590), следовательно, результат №8 является ошибочным и должен быть исключен.
Так же можно проверить и предположение о том, что ошибочным является результат № 1 по формуле (2.2).
A=
В этом случае а<ат (0,1 < 0,590), следовательно, для исключения этого результата оснований нет.
Задача 2. В опыте получены 3 значения: 12,15; 10,86; 16,00. Последнее вызывает сомнение, поэтому проверим его по критерию максимального отклонения. Среднее значение находим по формуле (2.5):
Y=
Сумму квадратов определяем по формуле (2.6):
S()=
=2,48
Критерий максимального отклонения определяем по формуле (2.8):
Rmax=
Табличное значение rmax для уровня значимости 0,05 и одной степени свободы (f=n—2=3—2=1) равно 1,412. В результате оказалось, что f, maxp>fmaxT следовательно, результат опыта 16,00 должен быть исключен как грубая ошибка.
2.3. Задания по выполнению работы
Определить достоверность полученных результатов по данным, приведенным в таблице 2.1.
Таблица 2.1. – данные для определения достоверности полученных результатов
№ задания |
Результаты эксперимента |
№ задания |
Результаты эксперимента |
1 |
5; 4; 7; 6; 4; 5; 9; 7; 3; 7 |
16 |
8; 6; 6; 6; 4; 5; 5; 10; 6; 8 |
2 |
5; 7; 7; 6; 5; 7; 5; 7; 8; 5 |
17 |
9; 9; 7; 8; 6; 6; 7; 7; 7; 4 |
3 |
6; 4; 7; 6; 5; 5; 5; 10; 6; 8 |
18 |
3; 2; 5; 5; 5; 6; 7; 7; 7; 4 |
4 |
8; 4; 7; 6; 3; 6; 7; 7; 7; 4 |
19 |
5; 9; 7; 3; 7; 9; 9; 7; 8; 6 |
5 |
10; 11; 12; 10; 8; 9; 9; 7; 8; 6 |
20 |
7; 5; 7; 8; 5; 4; 4; 5; 6; 5 |
6 |
8; 6; 6; 6; 4; 4; 4; 5; 6; 5 |
21 |
8; 6; 6; 6; 4; 5; 5; 8; 6; 7 |
7 |
9; 9; 7; 8; 6; 5; 5; 8; 6; 7 |
22 |
9; 9; 7; 8; 6; 5; 9; 7; 3; 7 |
8 |
3; 2; 5; 5; 5; 5; 9; 7; 3; 7 |
23 |
3; 2; 5; 5; 5; 5; 4; 7; 6; 4 |
9 |
5; 9; 7; 3; 7; 5; 4; 7; 6; 4 |
24 |
5; 9; 7; 3; 7; 5; 7; 7; 6; 5 |
10 |
7; 5; 7; 8; 5; 5; 7; 7; 6; 5 |
25 |
7; 5; 7; 8; 5; 6; 4; 7; 6; 5 |
11 |
5; 5; 10; 6; 8; 6; 4; 7; 6; 5 |
26 |
5; 5; 10; 6; 8; 8; 4; 7; 6; 3 |
12 |
6; 7; 7; 7; 4; 8; 4; 7; 6; 3 |
27 |
6; 7; 7; 7; 4; 10; 11; 12; 10;8 |
13 |
9; 9; 7; 8; 6; 10; 11; 12; 10; 8 |
28 |
9; 9; 7; 8; 6; 8; 6; 6; 6; 4 |
14 |
4; 4; 5; 6; 5; 8; 6; 6; 6; 4 |
29 |
4; 4; 5; 6; 5; 9; 9; 7; 8; 6 |
15 |
5; 5; 8; 6; 7; 9; 9; 7; 8; 6 |
30 |
5; 5; 8; 6; 7; 8; 4; 7; 6; 3 |
Приложение 2.1.
Значение критерия ат для определения грубых ошибок
Приложение 2.2.
Значение критерия максимального отклонения
Литература
1. Алмаши К. К., Дробоглаев Е. С. Дегустация вин. –М.: Пищевая промышленность, 1979.-151 с.
2. Боровиков В. П., Боровиков И. П. Statistica R–Статистический анализ и обработка данных в среде Windows R - М.: «Филинь», 1997. –608 с.
3. Глушко И. М., Сидоренко В. И. Основы научных исследований. Уч. Пособие для студентов технических вузов.-Харьков: Вища школа, 1983.-224с.
4. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта с основами статистической обработки. –М.:Аграпромиздат, 1985.-351 с.
5. Математическая теория планирования эксперимента / под ред С. М. Ермакова, - М.: Наука, 1983. –392 с.
6. Основы научных исследований. Учебник для технических вузов /В. И. Крутов, И. М. Грушко, В. В. Попов и др. – М.: Высшая школа 1989. –400 с.