Исследование множественных зависимостей показателей качества изделий строительного назначения

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В работе первостепенная роль уделяется исследованию корреляционных связей и установлению главных причин-факторов действующих на зависимую переменную. Исследование проводилось на основе данных по прочности ЛДСП на изгиб, растяжение, покоробленность, твердость покрытия и прочности на отрыв (табл. 1). В данном случае за базовые показатели качества принимаются показатели, установленные в ГОСТ 52 078… Читать ещё >

Исследование множественных зависимостей показателей качества изделий строительного назначения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Исследование множественных зависимостей показателей качества изделий строительного назначения

Исследование характеристик выпускаемой продукции, в том числе и строительного назначения, является неотъемлемой частью контроля качества всего производственного процесса и призвано не допустить нарушений в технологическом цикле изготовления изделий [1…7]. Важную роль в этом исследовании играет установление схемы причинно-следственных отношений, которые лежат в основе различных видов регрессий и корреляций. Выбор вида уравнения и определение функции регрессии являются важнейшими задачами регрессионного анализа [8].


№ п/п.	Предел прочности при изгибе, МПа.	Предел прочности при растяжении, МПа.	Покоробленность, мм.	Отрыв наружного покрытия, МПа.	Твердость покрытия, мм.
		0,37.	0,7.	1,15.
	23,2.	0,38.	0,69.	1,19.
	19,2.	0,36.	0,56.	1,43.
	18,8.	0,38.	0,88.	0,84.
	14,9.	0,36.	0,89.	1,51.
	20,1.	0,37.	0,75.	1,09.
	22,3.	0,4.	0,96.	1,44.
	23,7.	0,38.	0,84.	1,09.
	15,4.	0,37.	0,69.	1,35.
	21,6.	0,36.	0,89.	1,43.
	21,9.	0,39.	0,78.	1,42.
	20,7.	0,42.	0,92.	1,49.
	20,2.	0,43.	0,94.	1,4.
	20,3.	0,39.	0,45.	1,05.
		0,33.	0,78.	1,44.
		0,39.	0,36.	1,35.
	15,3.	0,41.	0,56.	1,33.
	17,4.	0,38.	0,58.	1,08.
	16,2.	0,35.	0,96.	1,19.
	15,9.	0,32.	0,74.	1,33.
	21,5.	0,35.	1,03.	1,2.
	21,4.	0,33.	1,08.	1,36.
	18,6.	0,34.	0,79.	1,26.
	17,7.	0,27.	0,68.	1,31.

Прежде всего, стоит проверить линейную регрессионную зависимость между всеми парами статистических показателей. Во многом проще и нагляднее исследование пар статистических показателей осуществлять с использованием диаграмм рассеяния (рис. 1).

Рис. 1. Диаграммы рассеяния всех пар статистических показателей качества ЛДСП

Как видно из рис. 1 полученные линии регрессии на диаграммах рассеяния свидетельствуют об отсутствии зависимостей между всеми парами статистических показателей. С другой стороны, это может означать, что исследуемое явление представляет собой результат совместного и одновременного действия нескольких причин, которые могут усиливать влияния друг на друга или ослаблять его в зависимости от своей направленности.

Рассмотрение множественной регрессии проводилось с использованием пакета Statistica 6.0, и решающими инструментами при выборе регрессионного уравнения были:

— коэффициент детерминации (чем он больше, тем большую долю вариации объясняют переменные, включенные в модель);
— стандартные ошибки оценок параметров множественной регрессии, т. е. коэффициентов уравнения регрессии (чем они больше, тем более оцененные величины отличаются от наблюдаемых значений зависимой переменной и тем менее надежны оценки прогнозов, построенные на данной функции регрессии) [9].

Построение различных линейных уравнений множественной регрессии вида.

y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn,.

часть из которых приведена в табл. 2, не выявили множественных связей исследуемых статистических показателей.

Таблица 2.


Зависимая переменная, y.	Объясняющая (независимая) переменная.	Уравнение регрессии.	Коэффициент детерминации.	Стандартные ошибки оценок параметров множественной регрессии.	Комментарий.
b1.	b2.	b3.	b4.
Изгиб.	Растяжение.	Покороблен; ность.	;	;	9,82 998 + 16,50 295 b1 + 4,52 213 b2.	0,13 847 149.	6,17 364 (b0) 15,7 457 (b1) 2,89 130 (b2)	Уравнение регрессии не объясняет имеющейся зависимости. Коэффициент детерминации мал, т. е. переменные, включенные в модель объясняют 13,8% вариаций.
Изгиб.	Растяжение.	Покороблен; ность.	Отрыв.	;	12,863 + 16,52 211 b1 + 4,78 645 b2 — 1,86 615 b3.	0,15 289 064.	7,30 016 (b0) 15,31 707 (b1) 2,97 253 (b2) 3,19 838 (b3)	Уравнение регрессии даже ухудшилось.
Растяжение.	Покороблен; ность.	Отрыв.	Твердость.	Изгиб.	0,323 756 — 0,29 931 b1 + 0,9 245 b2 — 0,153 b3 + 0,3 292 b4.	0,6 622 002.	0,87 543 (b0) 0,45 665 (b1) 0,47 667 (b2) 0,519 (b3) 0,3 160 (b4)	Уравнение регрессии не объясняет имеющейся зависимости. А малые стандартные ошибки получились, т.к. сами коэффициенты уравнения малы.
Покороблен-ность.	Отрыв.	Твердость.	;	;	0,516 976 +0,138 428 b1 + 0,1 387 b2.	0,3 645 786.	0,309 066 (b0) 0,236 592 (b1) 0,2 593 (b2)	Уравнение регрессии не объясняет имеющейся зависимости.
Твердость.	Отрыв.	Растяжение.	Изгиб.	;	42,4957 + 19,1778b1 -37,4110 b2 + 0,1012 b3.	0,5 100 227.	48,40 264 (b0) 19,92 545 (b1) 97,82 802 (b2) 1,32 274 (b3)	Уравнение регрессии не объясняет имеющейся зависимости. Коэффициент детерминации мал, т. е. переменные, включенные в модель объясняют 5,1% вариаций.

В данной работе путем построения линейных уравнений множественной регрессии и последующего анализа некоторого набора (независимых и зависимой) переменных были изучены результаты испытаний ЛДСП по пяти показателям: по прочности на изгиб, растяжение, покоробленность, твердость покрытия и прочности на отрыв. Анализ показал, что во всех линейных моделях коэффициент детерминации достаточно мал (например: 0,15 289 064), и значит только малая доля вариации (соответственно, 15,289%) может быть объяснена полученным уравнением.

Отсутствие устойчивой линейной корреляционной связи, может быть связано с рядом причин, например:

— малый объем выборки;
— наличие нелинейной связи;
— присутствие в регрессионной модели некоторых неучтенных в исследовании объясняющих (независимых) переменных.

Библиографический список

1. Тарасов, Д. В. Методика оценки стабильности технологического процесса при производстве продукции строительного назначения [Текст] /Д.В. Тарасов, Р. В. Тарасов, Л. В. Макарова, И. Э Слепова // Современные проблемы науки и образования. — 2015. — № 1; URL: http://www.science-education.ru/121−17 674 (дата обращения: 06.03.2015).
2. Макарова, Л. В. Оценка конкурентоспособности строительной продукции [Текст] / Л. В. Макарова, Р. В. Тарасов, К. С. Резевич // Современные проблемы науки и образования. — 2015. — № 1; URL: http://www.science-education.ru/121−17 215.
3. Тарасов, Д. В. Совершенствование контроля качества продукции строительного назначения [Текст] /Д.В. Тарасов, Р. В. Тарасов, Л. В. Макарова, Я. А. Ермишина // Современные проблемы науки и образования. — 2015. — № 1; URL: http://www.science-education.ru/121−17 591.
4. Макарова Л. В. Методический подход к обеспечению стабильности и качества технологических процессов [Текст] / Л. В. Макарова, Р. В. Тарасов, Д. В. Тарасов, О. Ф. Петрина // Научно-теоретический журнал Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова.- № 1. 2015.-С.120−124.
5. Makarova L.V., Tarasov R.V. To a question of ensuring of competitiveness of construction production. Contemporary Engineering Sciences.- Vol. 7. 2014. no. 37. 1955; 1960 HIKARI Ltd, http://www.m-hikari.com http://dx.doi.org/10.12 988/ces.2014.411 212.
6. Makarova L.V., Tarasov R.V. Assessment of competitiveness of construction production. Contemporary Engineering Sciences.- Vol. 8. 2015. no. 4. 185 — 189 HIKARI Ltd, http://www.m-hikari.com http://dx.doi.org/10.12 988/ces.2015.5113.
7. Tarasov D.V., Tarasov R.V., Makarova L.V. A methodical approach to ensure the stability and quality of technological processes. Contemporary Engineering Sciences.- Vol. 8. 2015. no. 6. 257 — 261 HIKARI Ltd, http://www.m-hikari.com http://dx.doi.org/10.12 988/ces.2015.5125.
8. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов [Текст] / В. Е. Гмурман. — 11-е изд. — М.: Высш. шк., 2005. — 479 с.
9. Фёрстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов [Текст] / Э. Фёрстер, Б. Рёнц. Перевод с немецкого и предисловие В. М. Ивановой.- М.: «Финансы и статистика», 1983 г.- 304 с.

Показать весь текст

Заполнить форму текущей работой