河南工程学院《纺织试验设计与数据处理》考查课课程作业数据处理论文.docx
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河南工程学院《纺织试验设计与数据处理》考查课课程作业数据处理论文
河南工程学院《纺织试验设计与数据处理》
考查课课程作业
数据处理
学生姓名:
杜双艳
学院:
纺织学院
专业班级:
纺织工程1521
专业课程:
《纺织实验设计与数据处理》
任课教师:
邹文林
2016年12月20日
一、例题解答
(1)第一题:
直方图
基本参量计算:
A:
极差R
在60个数据中最大的是70.5,最小是60.5,则:
R=Xmax-Xmin=70.5-60.5=10
B:
组数K
有两种方法:
第一种用公式计算:
•当N小时:
K=1+3.31IgN
•当N大时:
K=1.87(N-1)2/5
第二种根据经验选择:
•NK
•50以内5~7
•50~1006~10
•100~2507~12
•250以上10~20
一般根据经验确定,本例选7组
C:
组距∆x
本例:
∆x=R/K=10/7=1.429
•计算出来的组距尽可能使有效数字少一些,而且一般只能入不能舍,本例取组距1.5
D:
计算组界
第一组上界=Xmin+∆x/2=60.5+1.5/2=61.25
第二组上界=第一组上界+∆x=62.75
第i组上界=第i-1组上界+∆x
本例各组上界为61.2562.7564.2565.7567.2568.7570.25
绘图:
观测数据区如下
上界数据区如下
在EXCEL中选择“工具”菜单的“数据分析”,选择“直方图”,出现直方图画框,在“输入区域”内输入观测数据的数据区域,在“接收区域”内输入计算频数的上界值的数据区域,选中“图表输出”复选框,“输入区域”与“接收区域”的数据应为数值型。
(2)第二题:
复式曲线
具体步骤如下:
(1)在EXCEL的常用工具栏中的“图表向导”按钮或从【插入】菜单进入图表导向,在【图表向导4-步骤之1-图表类型】中选择“XY散点图”,并选择第二种子图表类型。
在向导第二步时选择【系列】选项,编辑“名称”、输入X值、输入Y值,在【系列】框内选择【添加】,再次编辑“名称”、输入X值、输入Y值。
即可输出,并在系列中输入相应的数据,设置系列名称,输入坐标轴标题、确定输出区域。
(3)第三题:
F检验
在D5单元格中输入:
=VAR(A5:
A15),计算第一组的方差
在D6单元格中输入:
=VAR(B5:
B14),计算第二组的方差
在D7单元格中输入:
=COUNT(A5:
A15)-1,计算第一组自由度
在D8单元格中输入:
=COUNT(B5:
B15)-1,计算第一组自由度
在D9单元格中输入:
=D2/D3:
计算F值
在D10单元格中输入:
=FINV(0.05,D5,D6),计算单尾临界值F0.05
在D11单元格中输入:
=FINV(0.95,D5,D6),计算单尾临界值F0.95
在D12单元格中输入:
=FDIST(D9,D5,D6),计算F值概率
在D13单元格中输入:
=FTEST(A5:
A15,B5:
B14),计算两组无明显差异的单尾概率
各项计算结果如下图:
从计算结果可见:
F<1,FDIST=0.935<0.95,说明第一组与第二组方差没有显著减小;FTEST/2>0.05,FTEST<0.95,说明第一组方差与第二组方差无显著变化。
所以:
两种方法的精密度没有显著差异,EDTA法比吸光法精密度无显著提高。
(4)第四题:
T检验
对于给定的显著水平α=0.05,试检验两种方法之间是否存在系统误差。
先进行双样本方差检验,看其方差是否相等。
结果分析,由于ІtІ
(5)第五题:
方差分析
解题步骤:
1.计算平方和:
计算偏差平方和时,我们引入一个函数SUMSQ,用于计算平方和,那么第一列的偏差平方和,也就是A因素的SS,,可在A45输入“=4/8*SUMSQ(B36:
B39)-$B$47”,在C45中输入“=2/8*SUMSQ(C26:
C37)-$B$47”,然后向右填充D、E和F列。
2.列方差分析表:
在BB51、B52、B53、B54、B55输入“=B45”、“=C45”、“=D45”、“=E45”、“=F45”将各偏差平方各输入方差分析表;
在C51-C55中输入各因素自由度;
在D51中输入“=B51/C51”,计算A因素的估计方差,然后用填充手柄向下填充D52-D55,计算各因素估计方差;
C、D因素的估计方差等于误差项的估计方差,应将其并入误差项,在B56中输入“=SUM(B52:
B54)”,计算修正误差的偏差平方和,并在C56中输入“=SUM(C52:
C54)”计算修正误差的自由度;
在D56中输入“=B56/C56”计算修正后的误差项估计方差;
在E51中输入“=D51/D56”计算A因素的F值;
在E52中输入“=D52/D56”计算B因素的F值;
在F51中输入“=FINV(0.05,3,3)”计算0.05置信水平下F临界值;
在F52中输入“=FINV(0.05,1,3)”计算0.05置信水平下F临界值;
正交试验的方差分析结果如下:
二、总结:
实验设计是整个实验成果的前提,也是减小系统误差的方法之一,有一个好的合理的实验设计思路不管是做实验还是做实验题都会事半功倍。
数据处理使我们做完实验后的必要工作,通过数据处理我们可以检查我们的实验是否成果,也便于我们得出更加准确的结论,也是试验的重点。
另外,数据统计的任务:
对“随机现象”进行分析并揭示它的统计规律。
研究方法:
通过“子样”来研究“总体”,认识总体。
在纺织生产或科学研究中,经常要做大量的测试工作,取得很多数据,并把这些数据称之为观察值或检测值。
是试验、测量、观察、调查的结果,常以数量的形式给出,这些数据数据具有波动性和规律性。
为了更清楚的分析样本,我们把试验数据加以总体、个体、样本、样本容量的概念,数据分析的目的是把隐藏在一大批看起来杂乱无章的数据中的信息进行数据整理集中、萃取和提炼出来,以找出研究的对象的内在规律,并依据样本的这些信息通过各种函数与数据工具对母体做出推断。
在实用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当的行动,数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程,这一过程是质量管理体系的支持过程,在产品的整个寿命周期,以提升有效性。
例如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据进行判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划,因此试验设计与数据处理分析有极广泛的应用范围。
总之,试验的设计和数据处理是一项通用技术,是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
科学地安排试验,以最少的人力和物力消费,在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果。
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