Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
Otrzymanewyniki(1000liczb)wpostacihistogramuprzedstawiononarys.1.12.
Rys.1.12.
Wynikieksperymentu
symulacyjnego
zprzykładu1.4przedstawione
wpostacihistogramu
Odpowiedziąnapostawionewtemacieprzykładupytanieozakreszmianzmiennejlosowej
Ymogąbyćnp.kwantyle0,025i0,975.Zprawdopodobieństwem95%wartośćbłędutempe-
raturowegozawierasięwprzedziale±14,6⋅10
-6L.
1.5.2.Elementyanalizyregresjiiteoriiaproksymacji
Analizaregersji.Kryteriumnajmniejszejsumykwadratów
Analizaregresjiumożliwiawyznaczeniezależnościfunkcyjnejmiędzyczyn-
nikiemwynikowym(wyjściem)yaczynnikamibadanymi(wejściami)x1,x2,…,
xnprzyzałożeniu,żejestznanycharaktertejzależności(modelmatematyczny).
Napodstawieeksperymentu,dlapewnychukładówwartościczynnikówba-
danychwyznaczasięodpowiadająceimwartościczynnikawynikowego.
Zpowoduwystępującychzakłóceńzwartościczynnikawynikowegoysą
obciążonebłędami(rys.1.13).
Rys1.13.
Modelzależnościmiędzyczynnikiem
wynikowymaczynnikamibadanymi
Wyznaczającnieznaneparametrymodelu,zwanewspółczynnikamiregresji,
jakokryteriumjakościdopasowaniamodeludowynikóweksperymentuprzyj-
mujesięsumękwadratówSróżnicwartościwyjśćobiektuimodelu(rys.1.14).
S=
∑
i=
n
1
(
y
i
−$
y
i
)
2
(1.45)
Rys.1.14.
Kryteriumjakościdopasowania
modeludowynikóweksperymentu
41