Эксперт. Планирование исследований и экспериментов. Модуль 13

Автор Lyudmila Yeriomenko
Эксперт.  Планирование исследований и экспериментов. Модуль 13

методы планирования эксперимента чрезвычайно популярна тема прощения в литературе обычно называется Design of experimental все допустим импортная предприятия вот такие крупные как там.

Марс на столе. Как хранить. Иннокентьевич крупные компании очень активно используют именно методы планирования эксперимента методы планирования эксперимента.

Это один из самых популярных концепции 6 сигм.

Потому, что если вспомните шесть сигм ориентирована на решение сложных задач которых решение, но пока вот. Непонятно какое решение и вот — это вещь. Она очень интересная очень многообещающие и для социологии потому, что активно развивается сфера экспериментов в области изучения потребительского поведения реакция определённых. И основная заключается в том, что любой сбор данных он требует много денег много денег и времени и задачи в том как бы сэкономить бюджет при минимальном бюджете получить максимальную информативность на основе исходных данных и вот этой задачей опечален для 7 лет 100 назад отличались. Как ни странно совершенно другой сфере чем мы с вами сейчас обсуждаем, а именно в сельском хозяйстве и планирование экспериментов — это активно развивался на через сельское хозяйство причём как в сельском хозяйстве есть повышение урожайности вот, что повысить урожайность до с 1 квадратного километра земли и фокус в том, что на урожайность. Здесь много факторов. То есть ты можешь разное удобрение власть разное методика полива разная семенной культуру. Да и так далее так далее значит этого ты в поле можешь участок поле выбрать низинный возвышенной то есть есть из чего выбирать и сложность в том, что ты за год может только одну комбинацию я вот сколько часов 40 лет набирается потом увидишь чего — это понял никого так не устраивает. И поэтому был придуман такой подход. А, что если, что если поделить всё поле на такие условные значки вот такие квадратики и каждую течку обрабатывать по какому-то своему плану то есть свои подходом. Потом собрать эти все данные обработать и получить идеальный ну скажем идеальный. Портрет как надо поле обрабатывать засеева чтобы максимизировать урожайность когда стали так экспериментировать оказалось, что я чисто комбинация всевозможных очень-очень много и опять-таки надо снизить число ячеек с которыми поэкспериментировать и вот так потихонечку родилось подтянули туда математику и родились методы планирования эксперимента надо сказать, что вот где-то дом конца прошлого. Столетия то есть до 2000 годов где-то в восьмидесятых девяностых — это оставался всё-таки инструмент такой высокой науке. А вот как компьютеры появились — это всё передвинулась в области. Но таких более практичные знания более простых и вот этим надо сейчас очень ценен этот аппарат. Ну вот теперь давайте порассуждаем про ключевые идеи идеи несколько есть в которых нам надо сначала вот так вот понятиях потому, что на самом деле очень очень простая тема вот предположим есть у нас какой-то фактор. Да какой-то фактор и мы исследовали влияние этого фактора на отклик фактор. У нас есть отклик и вот мы собираем данные чтобы построить как потом настроем эту зависимость с помощью регрессионного анализа модель построенное с помощью неё дальше уже работает так вот вопрос для того чтобы эта модель была точной и хорошего качества. нам надо больше или меньше. Конечно больше чем больше точек тем точнее построена вот эта модель тем меньше стандартная ошибка потому, что даже угла наклона. Вот — это и есть стандартная ошибка которая зависит от размера выборки и вроде бы чем больше данных тем лучше, а планирование экспериментов всё переворачивается с ног на она говорит можно драматично сократить количество точек не потеряв практически.

0 комментариев
0

Читайте также