МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Г. Ф. МОРОЗОВА»
Кафедра вычислительной техники и информационных систем
МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ НАУЧНЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ
Методические указания к лабораторным работам
для студентов по направлению подготовки
09. 04. 02 «Информационные системы и технологии»
Воронеж 2016
УДК 004. 43
Лапшина. М. Л. Методы организации и проведения научных исследований
[Текст]: методические указания к лабораторным работам для студентов по
направлению подготовки 09. 04. 02 – Информационные системы и технологии
/ М. Л. Лапшина; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им. Г. Ф.
Морозова». – Воронеж, 2016. – 20 с. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО – СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
При отсутствии достаточного объема информации о моделируемом
объекте уравнения математического описания могут представлять собой сис-
тему эмпирических зависимостей, полученных в результате статистического
обследования объекта, и имеют вид регрессионных соотношений между
входными и выходными параметрами объекта. В этом случае в структуре
уравнений статистических моделей не отражаются физические свойства объ-
екта моделирования. Основным источником информации является экспери-
мент, а обработка экспериментальных данных осуществляется методами тео-
рии вероятностей и математической статистики. Объект представляется в ви-
де «черного ящика» (рисунок 1). Математической моделью служит функция
отклика, связывающая выходной параметр с входными:
Y F ( x1, x2 ,... , xn ) (1)
или в виде полинома
(
2)
Поскольку в реальном процессе всегда существуют «шумы», измене-
ние величины Y носит случайный характер, поэтому при обработке экспери-
ментальных данных получаются так называемые выборочные коэффициенты
регрессии β, являющиеся оценками теоретических коэффициентов . Урав-
нение регрессии, полученное на основании опыта, запишется следующим об-
разом:
2
(
3)
Вид уравнения регрессии обычно задается. Для получения статистиче-
ских моделей в виде полиномов на основе данных, собранных в пассивном
эксперименте используют методы корреляционного и регрессионного анали-
зов. МЕТОДЫ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗОВ
Методы корреляционного и регрессионного анализов широко приме-
няются для выявления и описания зависимостей между случайными величи-
нами по экспериментальным данным и базируются на теории вероятности и
математической статистике.