Click here to print.

Планирование эксперимента

Планирование эксперимента (experimental design techniques)  – комплекс методов математической статистики, направленных на постановку опытов и проведение рациональных измерений, подверженных случайным ошибкам.

Общая схема проведения эксперимента выглядит следующим образом. Со случайными ошибками измеряется некоторые выходные переменные изучаемой системы, зависящие от неизвестных значений параметров и известных значений переменных-факторов, а также из возможных взаимодействий. Основная цель планирования эксперимента – достижение максимальной точности измерений при минимальном количестве произведенных опытов и сохранении статистической достоверности результатов.

Основные этапы планирования эксперимента:

  1. установление цели эксперимента –  постановка целей и задач проведения эксперимента;
  2. уточнение условий проведения эксперимента – выбор оборудования, сроков работ, способа проведения эксперимента и т.п.;
  3. выбор входных и выходных параметров – выбор зависимой измеряемой переменной, определение случайных и детерминированных независимых переменных;
  4. установление необходимой точности результатов измерений – выбор компромисса между минимальным числом испытаний и статистической достоверностью получаемых результатов;
  5. составление плана и проведение эксперимента – количество и порядок испытаний, задание совокупности значений задаваемых переменных-факторов и их взаимодействий в эксперименте;
  6. статистическая обработка результатов эксперимента – применение методов математической статистики для обработки результатов, построение математической модели эксперимента;
  7. формулирование выводов.

Планирование эксперимента широко используют в промышленной статистике. В условиях промышленного эксперимента его основная цель заключается в определении максимального количества информации о влиянии изучаемых факторов на производственный процесс с помощью наименьшего числа дорогостоящих наблюдений. Методы анализа  данных промышленных экспериментов опираются на теорию вероятностей и методы математической статистики: корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ.