План проведения эксперимента: Планирование эксперимента

Эксперименты, направленные на развитие государственной гражданской службы

В целях применения новых подходов к организации федеральной государственной гражданской службы и обеспечению деятельности федеральных государственных гражданских служащих Указом Президента Российской Федерации от 31 августа 2020 г. № 536 установлен порядок организации и требования к проведению экспериментов, направленных на развитие федеральной гражданской службы (далее – эксперимент).

Постановлением Правительства Российской Федерации от 12 мая 2021 г. № 721 утверждено Положение о проведении эксперимента по определению соответствия квалификационным требованиям для замещения должностей федеральной государственной гражданской службы профессионального уровня лиц, претендующих на замещение должностей федеральной государственной гражданской службы и включение в кадровый резерв федерального государственного органа, с использованием базы оценочных заданий.

Согласно указанному постановлению № 721 участниками эксперимента определены Минтруд России, Минэнерго России, Росздравнадзор и Росреестр.

Основной целью проведения эксперимента является апробация и определение целесообразности последующего внедрения процедуры проведения оценки соответствия профессионального уровня претендентов на замещение должностей государственной гражданской службы и включение в кадровый резерв квалификационным требованиям для замещения должностей государственной гражданской службы, вне зависимости от способа поступления с использованием информационно-коммуникационных технологий и единой базы оценочных заданий.

Минтрудом России как координатором эксперимента утвержден общий план-график его проведения, которым обозначены планируемые мероприятия для достижения целей эксперимента.

Эксперимент продлится до 13 августа 2021 г.

Кроме того, во исполнение пункта 7 плана мероприятий («дорожной карты») по реализации основных направлений развития государственной гражданской службы Российской Федерации на 2019-2021 г., утвержденного распоряжением Правительства Российской Федерации от 24 июля 2019 г. № 1646-р, Минтрудом России разработаны Методические рекомендации по проведению экспериментов, направленных на развитие государственной гражданской службы Российской Федерации (далее – Методические рекомендации).

Методические рекомендации учитывают положения статьи 66 Федерального закона от 27 июля 2004 г. № 79-ФЗ «О государственной гражданской службе Российской Федерации» и Положения о порядке организации экспериментов, направленных на развитие федеральной государственной гражданской службы, утвержденного Указом Президента Российской Федерации от 31 августа 2020 г. № 536.

Методическими рекомендациями раскрываются цели и детализируется процедура проведения экспериментов как в одном, так и в нескольких государственных органах, что позволит более комплексно прорабатывать новые подходы к развитию государственной гражданской службы, в том числе по оптимизации ее структуры и процедур функционирования.

В. Абрамченко утвердила план проведения эксперимента по торговле углеродными единицами

Проект дорожной карты был подготовлен Минэкономразвития России вместе с правительством Сахалинской области.

Москва, 20 янв — ИА Neftegaz.RU. Дорожную карту проекта по созданию на территории Сахалинской области эксперимента по установлению специального регулирования в торговле углеродными единицами утвердила зампредседателя правительства В. Абрамченко.

Об этом сообщается на официальном сайте правительства РФ.

 

Проект реализуют, чтобы создать необходимые условия для внедрения технологий, направленных на сокращение выбросов парниковых газов, отработки методики формирования системы верификации учёта выбросов и поглощения парниковых газов.

 

Проект дорожной карты был подготовлен Минэкономразвития России вместе с правительством Сахалинской области.

В России впервые будет создана система торговли углеродными единицами, это поможет достичь углеродной нейтральности региона уже к 2025 г.

Вице-премьерка отметила, что был предусмотрен комплекс мер, призванный обеспечить переход РФ на траекторию устойчивого низкоуглеродного развития.

Это поможет предотвратить выбросы парниковых газов.

 

Внимание будут уделять в т.ч. «зеленым» секторам экономики.

«Таким образом, обозначенные темпы экономического роста до 2030 г. в перспективе должны быть обеспечены, прежде всего, за счет внедрения низко- и безуглеродных технологий производства в различных отраслях. Для этого в рамках эксперимента будут созданы специальные условия», — заключила В. Абрамченко.

 

На Сахалине проведут региональную инвентаризацию выбросов и поглощения парниковых газов, создадут необходимую инфраструктуру поддержки климатических проектов.

Документом предусматривается подготовка проекта федерального закона о проведении эксперимента по установлению на период до 2025 г. специального регулирования выбросов парниковых газов на территории Сахалинской области.

Эту задачу реализует Минэкономразвития России при участии Правительства Сахалинской области.

 

До августа 2021 г. будет проведена инвентаризация выбросов и поглощения парниковых газов, по результатам чего будет сформирован кадастр парниковых газов области и выявлены виды экономической деятельности (сентябрь 2021 г.), на долю которых суммарно приходится более 80% выбросов парниковых газов.

К апрелю 2022 г. будет создана информационная система для поддержки реализации эксперимента, включая подсистемы ведения реестров участников эксперимента, климатических проектов и углеродных единиц.

 

Блок мероприятий дорожной карты посвящен реализации в период с сентября 2021 г. по февраль 2023 г. климатических проектов и обращению углеродных единиц.

Первые результаты проектов в реестре углеродных единиц будут измерять в июле 2022 г.

Первая операция по передаче углеродных единиц между участниками эксперимента в информационной системе может состояться в июле 2022 г.

Правительство Сахалина вместе с Минэнерго России определит потенциал мер, способствующих сокращению выбросов парниковых газов и увеличению их поглощения в области.

К сентябрю 2021 г. будет составлен перечень приоритетных климатических проектов.

 

Итогом эксперимента должно стать формирование региональной системы торговли выбросами парниковых газов и ее интеграция при содействии МИД России с международными системами торговли.

В рабочую группу по эксперименту вошли советник президента Р. Эдельгериев, губернатор Сахалинской области В. Лимаренко, глава Минприроды А. Козлов, представители Минэкономразвития, Минпромторга, Минтранса, Минэнерго, Минсельхоза, Росприроднадзора, Рослесхоза, Росгидромета, а также Банка России, Роснефти, Сбербанка и ВЭБ.РФ.

Первое заседание рабочей группы будет проведено уже в январе 2021 г.

О проведении эксперимента по маркировке пивоваренной продукции и слабоалкогольных напитков средствами идентификации

Служба потребительского рынка и лицензирования Иркутской области является исполнительным органом государственной власти Иркутской области и осуществляет на территории области функции в сфере развития потребительского рынка, обеспечения государственного регулирования торговой деятельности и оборота алкогольной и спиртосодержащей продукции, лицензирования деятельности по заготовке, хранению, переработке и реализации лома черных и цветных металлов.

Торговля занимает одно из ведущих мест в экономике Иркутской области и обеспечивает занятость каждому пятому работающему.

Потребительский рынок объединяет три сегмента сферы обслуживания населения: торговлю, общественное питание, бытовое обслуживание и  является неотъемлемой частью повседневной жизни каждого человека.

Основная задача службы — создание комфортной потребительской среды в интересах жителей области. Повышение уровня жизни населения требует дальнейшего развития инфраструктуры потребительского рынка. Для этого службой во взаимодействии с участниками рынка ведется работа по формированию эффективной многоформатной товаропроводящей сети, которая позволит населению приобретать более широкий ассортимент качественных товаров и услуги по доступным ценам.

E-mail: [email protected]

01.02.2021

Служба потребительского рынка и лицензирования Иркутской области информирует о том, что Правительством Российской Федерации принято решение о проведении эксперимента по маркировке средствами идентификации пивоваренной продукции и слабоалкогольных напитков.
Виды алкогольной продукции, для которых начнётся эксперимент по цифровой маркировке, это пиво, пивные напитки и слабоалкогольные напитки, не маркируемые федеральными специальными и акцизными марками.
Предполагается, что эксперимент будет проводиться в период с 1 апреля 2021 года по 28 февраля 2022 года.
В настоящее время ведется работа по согласованию принципов и подходов к процессу маркировки пива и слабоалкогольных напитков, отрабатывается технология нанесения средств идентификации на данную продукцию, определяется оптимальный вид средств идентификации и технические требования к нему, а также прорабатываются вопросы интеграции процессов маркировки продукции в существующие бизнес-процессы участников оборота.
В целях отработки задач эксперимента, в том числе для выбора оптимальных технологий нанесения средств идентификации, на период проведения эксперимента ООО «Оператор-ЦРПТ» будет предоставлено специализированное оборудование производителям на бесплатной основе.
Подробная информация о проводимом эксперименте размещена на официальном сайте Оператора в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» по адресу: https://честныйзнак.рф.

Составляем планы экспериментов (DOE) вручную | Бережливые шесть сигм | Статьи | База знаний

Запускаем программу статобработки данных (я использовал Minitab). Переходим Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design. Вносим конфигурацию согласно инструкции ниже:

  1. Оставляем тип эксперимента (Type of Design) по умолчанию – 2-level factorial (default generator), – а в меню Number of factors (количество факторов) задаем значение 3:
  2. Нажимаем кнопку Design и в появившемся окне выбираем Full factorial:
  3. Нажимаем Ok и получаем план-матрицу эксперимента типа 23:

Все операции занимают чуть менее минуты. Возникает вопрос: для чего составлять план эксперимента вручную, если с помощью программы это сделать проще, быстрее, удобнее, надежнее?

В этой публикации мы постараемся ответить на этот вопрос, а также научиться составлять некоторые планы экспериментов вручную.

Содержание:

  • Зачем может понадобиться составлять план эксперимента вручную?
  • Планы однофакторных экспериментов.
  • Полные факторные эксперименты.
    • Планы экспериментов типа 2k.
    • Планы экспериментов типа 3k и многоуровневые полнофакторные эксперименты.
  • Дробные факторные эксперименты.
  • Насыщенные дробные факторные эксперименты.

Зачем может понадобиться составлять план эксперимента вручную?

Ответов может быть несколько. Как насчет “просто ради интереса” или “чтобы понимать, откуда берутся все эти “+” и “–” в таблице”?

Составление матриц экспериментов не преподают на курсах шести сигм. По крайней мере, на тех курсах, на которых побывал я, об этом никто и словом не обмолвился. Наверное, считают это лишней информацией. Возможно и так, но лишняя не означает бесполезная.

В своей работе я часто составляю планы сам, а уже потом вношу их в программу. Таким образом я планирую последовательность опытов, учитывая факторы, значения которых тяжело изменить в сжатые сроки. Например, температура пресс-формы весом в тонну или сменная деталь станка, играющая роль одного из факторов, и т.д. Такие факторы желательно менять как можно реже в ходе эксперимента – скажем, один или два раза.

В первом примере из-за веса пресс-формы изменение температуры от опыта к опыту может занимать свыше получаса – следовательно, перерыв между каждым опытом составит то же значение. Кроме того, перед началом опыта необходимо смоделировать рабочие условия для пресс-формы, проведя несколько циклов изготовления изделий, что значительно увеличивает стоимость эксперимента. Во втором – частая замена детали приведет к увеличению времени эксперимента и потребности постоянного участия механика.

Кроме того, принципы составления матрицы опытов помогут выбрать наиболее подходящий тип эксперимента. Иными словами, чем бы Вы ни занимались и в какой бы отрасли не работали, понимание механизма составления плана эксперимента играет важную роль для успешного применения DOE на практике.

Планы однофакторных экспериментов

Эксперименты по изучению одного фактора называют однофакторными. План такого эксперимента создается предельно просто. Матрица состоит всего лишь из одной колонки, в которой перечисляются все уровни. Например, для фактора “А” план эксперимента по изучению двух уровней будет выглядеть следующим образом:

В закодированном виде, когда вы не вносите в матрицу числовые значения (70м/с или 50°C, 3500rpm), уровни могут обозначаться либо как “+” и “–”, либо цифрами.

Матрица эксперимента для изучения фактора “А” на трех уровнях:

В планах экспериментов по изучения 3-х и более уровней закодированные значения следует обозначать только цифрами.

Полные факторные эксперименты

Для изучения двух и более факторов вы можете выбрать несколько различных планов. Одним из наиболее популярных является план полного факторного эксперимента, который позволяет изучить все уровни факторов во всех возможных комбинациях.

Планы экспериментов типа 2k

Краткое обозначение «2k” отвечает полнофакторному эксперименту с k факторами, каждый из которых изучается на 2 уровнях, т.е. в ходе эксперимента каждый из факторов приобретает только 2 значения.

Для того, чтобы правильно составить матрицу эксперимента, нам необходимо знать, сколько факторов будет изучено и сколько опытов следует провести. К счастью, оба значения равны между собой (если отсутствуют реплики и не заданы центральные точки). Но это не означает, что для трех факторов достаточно провести 3 опыта.

Количество опытов в полных факторных экспериментах равно Nk, где N – количество уровней, а k – количество исследуемых факторов. Для изучения трех факторов на двух уровнях следует провести 23 опытов. Два в кубе (23) равно 8. Соответственно, количество исследуемых факторов тоже равно восьми.

Но ведь мы задали всего 3 фактора – откуда появилось еще 5?

Все дело в том, что полнофакторные эксперименты изучают влияние как факторов, так и их взаимодействий. Если количество изучаемых факторов равно трем (например, А, В и С), то число возможных взаимодействий равняется четырем (АВ, АС, ВС и АВС). Кроме того, в матрицу вводится фиктивный или нулевой фактор (обозначим X0), всегда принимающий значение +1. Таким образом, полный перечень изучаемых факторов составляет восемь: X0, A, B, C, АВ, АС, ВС и АВС. Сама же матрица примет вид:

Обычно нулевой фактор и взаимодействия исключаются из видимой пользователю матрицы плана. Это позволяет упростить матрицу и сокращает количество нагромождаемой информации, оставляя лишь самое необходимое. Исключим эти факторы и составим матрицу сначала для только для факторов A, B и C:

Для первых четырех опытов в столбце А установим значение “+”. Для оставшихся четырех, соответственно, “–“. В столбце В для первых двух опытов установим значение “+”, потом “–“ для следующих двух. Значения оставшихся четырех опытов заполним точно также: сначала два опыта со значением “+”, а потом “–“. Для столбца С каждая следующая ячейка будет содержать знак, противоположный предыдущей:

Теперь снова добавим все составляющие матрицы и заполним ее до конца:

Значения факторов A, B и C перенесены из предыдущей таблицы. Фактор X0 по умолчанию всегда равен “+”. Значения колонок, отвечающих взаимодействию факторов, следует рассчитать произведением соответствующих факторов:

  • AB = A × B
  • AC = A × C
  • BC = B × C
  • ABC = A × B × C

Для первого опыта значение AB составит (+1) × (+1) = +1. Второй опыт предполагает, что значения факторов A и B останутся без изменений, соответственно, взаимодействие AB составит тоже значение. В третьем опыте фактор B меняет значение на “–1” – соответственно, взаимодействие AB примет значение (+1) × (–1)= –1. Для взаимодействия ABC значение в первом опыте составит (+1) × (+1) × (+1) = +1, во втором – (+1) × (+1) × (–1) = –1.

Таким образом, полностью заполненная матрица примет вид:

Планы экспериментов типа 3k и многоуровневые полнофакторные эксперименты

Планы экспериментов, в которых каждый фактор изучается более чем на 2-х уровнях, называются многоуровневыми. Например, если количество уровней каждого фактора повысить до 3 (планы типа 3k), то мы получим план трехуровневого эксперимента. Матрицы таких экспериментов будут несколько отличаться от матриц экспериментов типа 2k, но несмотря на это принципы их составления остаются неизменными. Для экспериментов 2k мы обозначали уровни как “–” и “+”. Логично, что для экспериментов с большим количеством уровней следует ввести дополнительное обозначение. Чаще всего в таких экспериментах уровни факторов обозначают цифрами по порядку: 1, 2, 3…

Начнем с матрицы 32. Эксперимент предполагает исследование 2 факторов на трех уровнях. Наименьшее количество опытов для такого плана составляет 9. Следует заметить, что количество опытов в планах экспериментах типа 3k не совпадает с количеством факторов и взаимодействий, как это было замечено для планов 2k.

Ниже представлена пустая матрица опытов:

Чтобы заполнить ее, разделим план на трети: с 1 по 3 опыты, с 4 по 6 и с 7 по 9. Установим значение фактора A в первых трех опытах равным 1, для второй тройки опытов – 2, а для остальных – 3. Значения фактора B будут чередоваться от опыта к опыту. Таким образом, заполненная матрица примет следующий вид:

Для проведения эксперимента 33 потребуется реализовать 27 опытов. Принцип построения такой матрицы не будет отличаться от предыдущей:

  • Разделяем таблицу на трети: 1 – 9 опыты, 10 – 18 и 19 – 27.
  • Для первого фактора устанавливаем значение 1 в первых девяти опытах, 2 – с 10 по 18 и 3 для оставшихся опытов.
  • Для первых трех опытов устанавливаем значение фактора B равным 1, для опытов 4, 5 и 6 – 2, для опытов7, 8, 9 – 3. Точно также заполняем вторую и третью части матрицы. Получается, как будто каждую треть матрицы делим еще на три части.
  • Значение фактора C последовательно изменяем от опыта к опыту.

Учитывая, что эксперименты с изучением факторов на более чем двух уровнях – многоуровневые полные факторные эксперименты – проводятся крайне редко, мы не будем подробно останавливаться и иллюстрировать построение таких матриц. Ограничимся еще одним алгоритмом для построения матрицы плана типа 4k.

Построение матрицы эксперимента типа 4k проводится аналогично предыдущим за тем лишь исключением, что количество уровней для каждого фактора увеличивается до 4. Для эксперимента типа 43:

  • Разделяем таблицу на четверти: опыты 1 – 16, 17 – 32, 32 – 48 и 48 – 64.
  • Для первого фактора устанавливаем значение 1 в первой четверти, 2 – во второй, 3 – в третьей и 4 – для оставшихся опытов.
  • Для второго фактора меняем уровень в 4 раза чаще: 1 в опытах с 1 по 4, 2 – в опытах с 5 по 8, 3 – с 9 по 12, 4 – с 13 по 16. Затем повторяем числовой ряд.
  • Третий фактор чередуем еще в 4 раза чаще: 1, 2, 3,4, 1, 2…

Вы также можете провести алгоритм действия при заполнении матрицы эксперимента наоборот. Лично мне кажется, так проще при заполнении матриц вручную для полнофакторных экспериментов с количеством уровней 4 и выше:

  • Последовательно чередуем фактор A: 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1…
  • Фактор B чередуем в четыре раза реже: 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3…
  • Фактор C чередуем в четыре раза реже, чем фактор B: для опытов 1 – 16 устанавливаем значение 1, для 17 – 32 – значение 2 и т.д.

Дробные факторные эксперименты

Полные факторные эксперименты обладают одним значительным недостатком – количество опытов стремительно растет с увеличением числа изучаемых факторов. В следующей таблице показано минимальное количество опытов, необходимое для реализации эксперимента типа 2k в зависимости от количества факторов:

Если вам нужно изучить влияние 15 факторов на двух уровнях, то при использовании полнофакторного эксперимента потребуется провести 32 768 опытов. И это без дублей и реплик! Понятно, что такие планы могут существенно ограничить ваши исследования. У вас попросту может быть недостаточно времени и средств на их проведение.

Чтобы сократить количество опытов, применяют дробные факторные планы. Такие эксперименты обладают меньшей информативностью, но позволяют значительно сократить количество опытов.

За счет чего происходит сокращение количества опытов?

Дробные факторные планы исключают из эксперимента изучение взаимодействий факторов. К примеру, полное исключение исследования взаимодействий из эксперимента для 15 факторов позволяет сократить количество опытов с 32 768 до 16!

Для четырех факторов A, B, C и D возможны следующие взаимодействия: AB, AC, AD, BC, BD, CD, ACD, ABD, ABC, BCD, ABCD. Сложение всех факторов вместе с нулевым и взаимодействиями составит 16. Полный факторный эксперимент, соответственно, потребует проведения 16 опытов. Давайте попробуем сократить этой число в 2 раза.

Дробные факторные эксперименты записываются как N(k-p), где N – количество уровней, k – число исследуемых факторов, а p – число факторов, замещающих взаимодействия. Разница k–p называется разрешением эксперимента.

Составим матрицу для эксперимента типа 24-1. Эксперимент предполагает изучение 4 факторов, один из которых будет замещать взаимодействие между другими факторами. Разрешение эксперимента составляет 3. Минимальное количество опытов рассчитываем как 2(4-1) = 8.

Ниже представлена матрица эксперимента 23:

Введем фактор D вместо взаимодействия ABC. Значения фактора D в каждом опыте будет вычисляться произведением факторов A, B и C:

Так как фактор D приравнивается к взаимодействию трех других факторов, т.е. не считается самостоятельным, все взаимодействия с его участием исключаются. Таким образом, взаимодействия AD, BD, CD, BCD, ACD, ABD, ABCD не изучаются в ходе эксперимента.

Можно было бы предположить, что подобное исключение членов матрицы значительно скажется на точности результатов эксперимента. В ряде случаев взаимодействия между факторами действительно влияют на изучаемую систему и поэтому не могут быть исключены из эксперимента. Но в остальном пренебрежение взаимодействиями выше 2-го порядка, а иногда и взаимодействиями 2-го порядка, оправдано как минимум с точки зрения количества опытов и стоимости их проведения.

Кроме того, влияние взаимодействий сильно преувеличено, что особенно заметно для экспериментов с числом уровней, равным 2. Во-первых, взаимодействия выше второго порядка чаще всего незначительны – их вклад достаточно низкий, чтобы можно было им пренебречь. Во-вторых, изучение взаимодействий, испытывая каждый фактор только на двух уровнях, можно считать весьма условным.

Насыщенные дробные факторные эксперименты

Выше мы заменили взаимодействие 3-го порядка четвертым фактором. Исключив таким образом изучение взаимодействий некоторых факторов, мы добились сокращения количество опытов в 2 раза (по сравнению с полным факторным экспериментом).

Интересно, что матрицу из 8 опытов можно применить и для изучения большего числа факторов. Максимальное количество изучаемых факторов составляет 7, четыре из которых будут замещать все взаимодействия.

Составление таких планов, на самом деле, является довольно простой задачей, учитывая, что с предыдущей мы успешно справились. Оставшиеся взаимодействия (AB, AC, BC) в любом порядке замещаются соответствующими факторами.

Заменив взаимодействие ABC в матрице эксперимента типа 23, фактором D, получаем матрицу дробного факторного эксперимента 24-1:

Заменив одно из взаимодействий второго порядка еще одним фактором, получим план 25-2:

Как и в предыдущем случае, значение фактора в опыте будет приравниваться к замещенному взаимодействию. В примере выше E = BC, т.е. значение фактора E для каждого опыта можно вычислить как произведение значений факторов B и C.

Если заменить оставшиеся два взаимодействия 2-го порядка факторами, то получим планы экспериментов 26-3 и 27-4 соответственно. Значение факторов в обоих случаях будет приравниваться к взаимодействию двух других факторов. Например, F = AB, а G = AC.

Насыщенный план эксперимента, в котором взаимодействия всех порядков заменены другими факторами, будет выглядеть следующим образом:

Максимальное количество факторов для матрицы из 8 опытов составляет 7. При увеличении количества факторов до 8 следует использовать план из 16 опытов. Такой план тоже имеет ограничение по количеству факторов – 15. Для изучения 16 факторов следует применить матрицу из 32 опытов и т.д.

Планирование эксперимента планы эксперимента — Справочник химика 21

    Основу второго подхода составляет совокупность методов, объединяемых в кибернетике общим термином черный ящик . В их состав входят вероятностно-статистические методы анализа сложных явлений и систем, теория статистических решений и оптимального планирования эксперимента, методы теории распознавания образов, адаптации и обучения и т. п. Статистические методы поиска катализаторов позволяют по ограниченной экспериментальной информации просматривать значительные совокупности факторов, предполагаемых априори ответственными за каталитическую активность. Причем планы эксперимента предусматривают возможность варьирования испытываемых факторов на двух и более уровнях в зависимости от сложности поверхности отклика. Выявление доминирующих факторов проводится по различным вариантам ветвящейся стратегии, а их численная оценка — с использованием стандартных приемов регрессионного анализа. При усложнении задач статистического анализа методы корреляционного и регрессионного анализа уступают место математической теории распознавания с богатым арсеналом приемов раскрытия многомерных корреляций. [c.58]
    Для описания поверхности отклика полиномами второго порядка независимые. факторы в планах должны принимать не менее трех разных значений. Трехуровневый план, в котором реализованы все возможные комбинации из к факторов на трех уровнях, представляет собой полный факторный эксперимент 3 . В табл. 39 приведена матрица планирования полного факторного эксперимента 3.  [c.179]

    Расчеты по соотношению (2.20) упрощаются, если использовать методы планирования эксперимента. Для полного факторного плана или дробных реплик решение (2.20) дает [1]  [c.29]

    Первый подход (он был рассмотрен выше) предполагает планирование всего эксперимента сразу до начала экспериментальной работы на объекте. Затем ставится эксперимент в соответствии с построенным планом. Эти планы связаны в основном с определением полиномиальной модели процесса и одновременным выявлением оптимальных условий его ведения, поэтому такое планирование принято называть экстремальным планированием эксперимента [18]. Для введения в план экстремального эксперимента качественных факторов применяют сложные планы, получаемые совмеш епием латинских квадратов и кубов с факторным экспериментом 2 «, где п — число факторов [19]. В химической технологии широкое применение планирование эксперимента получило при изучении диаграмм состав—свойство [12, 20]. [c.97]

    Факторный анализ и планирование эксперимента. Исходной информацией при определении коэффициентов уравнения (2.22) является экспериментально-статистический материал о состоянии входных и выходных характеристик объекта. Различают пассивный и активный эксперимент. При пассивном эксперименте ставится большая серия опытов с поочередным варьированием каждой из переменных. Сюда относится также сбор исходного статистического материала в режиме нормальной эксплуатации промышленного -объекта. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (планирование эксгюримента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров и поэтому сократить общее число опытов. В том и другом случае обработка опытных данных ведется методами корреляционного и регрессионного анализа [1, 10—15]. [c.92]

    Большое количество экспериментальных задач в химии и химической технологии формулируется как задачи экстремальные определение оптимальных условий процесса, оптимального состава композиции и т. д. Благодаря оптимальному расположению точек в факторном пространстве и линейному преобразованию координат, удается преодолеть недостатки классического регрессионного анализа, в частности кор реляцию между коэффициентами уравнения регрессии. Выбор плана эксперимента определяется постановкой задачи исследования и особенностями объекта. Процесс исследования обычно разбивается на отдельные этапы. Информация, полученная после каждого этапа, определяет дальнейшую стратегию эксперимента. Таким образом возникает возможность оптимального управления экспериментом. Планирование эксперимента позволяет варьировать одновременно все факторы и получать количественные оценки основных эффектов и эффектов взаимодействия. Интересующие исследователя эффекты определяются с меньшей ошибкой, чем при традиционных методах исследования. В конечном счете применение методов планирования значительно повышает эффективность эксперимента. [c.159]


    Формализованный (при наличии представлений о физикохимической сущности катализа) подход к определению оптимального состава и условий приготовления промышленных катализаторов базируется на использовании ЭВМ и статистических методов планирования и анализа эксперимента. Созданные к настоящему времени статистические методы поиска промышленных катализаторов позволяют по ограниченной экспериментальной информации просматривать значительные совокупности факторов, предполагаемых априори ответственными за каталитическую активность. Причем планы эксперимента предусматривают возможность варьирования испытываемых факторов на двух и более уровнях в зависимости от сложности поверхности отклика. Выявление доминирующих факторов проводится по различным вариантам ветвящейся стратегии, а их численная оценка — с использованием стандартных приемов регрессионного анализа. [c.20]

    Планирование эксперимента — это постановка опытов по некоторой заранее составленной программе (плану), отвечающей определенным требованиям. Методы планирования экспериментов позволяют свести к минимуму число необходимых опытов и одновременно выявить оптимальное значение искомой функции. Выбор плана определяется постановкой задачи исследования и особенностями объекта. Процесс исследования обычно разбивается на отдельные этапы. Информация, полученная после каждого этапа, определяет дальнейшую стратегию эксперимента — таким образом возникает возможность оптимального управления экспериментом. Планирование эксперимента дает возможность варьировать одновременно все факторы и получать количественные оценки основных эффектов и эффектов взаимодействия. В ортогональных планах матрица моментов и ковариационная матрица диагональны, что существенно облегчает расчет коэффициентов уравнения регрессии, статистический анализ и интерпретацию результатов [10, 11]. [c.95]

    Математическая теория планирования эксперимента. Математическая теория планирования эксперимента дает возможность избежать излишне длительных и дорогостоящих систематических исследований и одновременно очень точно, а не основываясь на инженерной интуиции, составить план решения задачи при минимально необходимом числе опытов. Эта теор ия нашла широкое применение в исследованиях в области химии, физики, технологии и т. д. [c.26]

    Теперь оказывается возможным построить стартовый план проведения эксперимента. Следует отметить при этом, что стартовый план эксперимента зависит как от конкретного типа математической модели процесса, так и от численных величин ее параметров. Экспериментальная проверка алгоритмов последовательного планирования каталитических опытов позволяет установить, что условия их проведения, составляющие некоторый план эксперимента, в большей степени зависят от вида математической модели и в уже меньшей степени от конкретных численных значений параметров модели. Следовательно, стартовое планирование экспериментов целесообразно уже на стадии проведения исследований, когда априорные сведения о точечных оценках параметров весьма приближенные. [c.166]

    ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА (активный эксперимент) в химии, раздел мат. статистики, изучающий методы организации совокупности опытов с разл. условиями для получения наиб, достоверной информации о св-вах исследуемого объекта при наличии неконтролируемых случайных возмущений. Величины, определяющие условия данного опыта, обычно иаз. факторами (напр., т-ра, концентрация), их совокупность-факторным пространством. Набор значений факторов характеризует нек-рую точку факторного пространства, а совокупность всех опытов составляет т. наз. факторный эксперимент. Расположение точек в факторном пространстве определяет план эксперимента, к-рый задает число и условия проведения опытов с регистрацией их результатов. [c.557]

    Кинетические модели, как правило, нелинейны по параметрам, поэтому любой критерий оптимальности плана будет некоторой функцией не только условий выполнения эксперимента, но и численных значений оцениваемых параметров. Построение стратегии планирования уточняющего эксперимента, впервые предложенное Боксом и Лукасом, обычно проводится в три последовательных этапа 1) выбирается некоторый критерий оптимальности плана, который одновременно является соответствующей характеристикой точности оценок 2) на основе исходного ге-точечного стартового плана эксперимента определяются условия проведения ( г 1)-го опыта, которые максимизируют критерий оптимальности плана  [c.26]

    Эффективным представляется следующий формализованный подход к определению оптимального состава и условии приготовления промышленных катализаторов, базирующийся на использовании ЭВМ и статистических методов планирования и анализа экспериментов. Он позволяет по ограниченной экспериментальной информации просматривать значительные совокупности факторов, априори ответственных за каталитическую активность и прочностные свойства катализаторов. При этом планы эксперимента предусматривают возмоншость варьирования испытываемых факторов на двух и более уровнях в зависимости от сложности поверхности отклика. Для получения надежных результатов выявление доминирующих эффектов проводится по нескольким вариантам ветвящейся стратегии, а их численная оценка — стандартными приемами регрессионного анализа. [c.69]


    Решение первой задачи планирования эксперимента (т. е. задачи построения оптимального одноточечного плана эксперимента, когда компоненты вектора и управляемых переменных не варьируются) и его последующая реализация еще не гарантируют получение с достаточной точностью оценок макрокинетических и адсорбционных констант. Это имеет место чаще всего при исследовании быстропротекающих адсорбционных процессов на адсорбентах и катализаторах с небольшой пористостью и малой удельной внутренней поверхностью. В подобных ситуациях требуется использовать для оценки констант многоточечные планы эксперимента. В связи с изложенным формулируется вторая задача планирования каталитического эксперимента. [c.166]

    Согласно этому алгоритму, был построен стартовый план проведения адсорбционных экспериментов, который позволил увеличить детерминант информационной матрицы еще практически на два порядка по сравнению с исходным произвольно выбранным планом эксперимента. При планировании адсорбционных измерений удается существенно сократить объем необходимого эксперимента, и при этом также повышается их надежность вследствие того, что появляется возможность оценки точности как констант модели, так и прогнозирующих способностей самой модели. [c.167]

    Последовательное планирование эксперимента с использованием критерия формы привело к совсем неудовлетворительным результатам. Максимальные собственные значения дисперсионно-ковариационной матрицы заметно уменьшились, однако это не привело к ощутимому уменьшению det М (8)» , т. е. несмотря на уменьшение большой полуоси доверительного эллипсоида, объем последнего уменьшился несущественно. Таким образом, ири планировании прецизионных экспериментов в каждом конкретном случае необходимо осуществлять выбор наиболее благоприятного критерия оптимальности плана. [c.192]

    Монография посвящена решению широкого класса задач по планированию эксперимента в различных отраслях науки и техники. Строятся точные и непрерывные планы, дается синтез тестирующих сигналов для идентификации динамических объектов, показаны оптимальные экстраполяции. [c.431]

    Греко-латинский квадрат является частью четырехфакторного плана — по схеме греко-латинского квадрата вводятся в план эксперимента факторы С и D. Например, в последнем плане (табл. 16) уровни ф.актора С соответствуют латинским, а уровни фактора D — греческим буквам греко-латинского квадрата (111.103) А— i, В -С2, С—Сз, D—С4, Е— s и а—di, (3— 2, «У—d , 6— 4, е—d . Однако принято греко-латинским квадратом называть весь четырехфакторный план (табл. 16). Матрица планирования, соответствующая греко-латинскому квадрату 3X3, приведена в табл. 17. [c.110]

    Задачи планирования сложных лабораторных экспериментов состоят в разработке плана достижения цели эксперимента, плана выполнения конкретных лабораторных опытов и использования необходимых приборов на основе анализа сущности изучаемых физико-химических явлений структуры и свойств исследуемого вещества, а также возможных физико-химических условий проведения опытов 7, 16]. Например, в молекулярной генетике при планировании экспериментов по клонированию генов необходимо составить план и выбрать конкретные опыты, обеспечивающие встраивание гена, кодирующего желаемый белок, в генетический аппарат бактерии, чтобы последняя воспроизводила такой ген. [c.36]

    Для определения коэффициентов уравнения (У.165) методом планирования экспериментов можно использовать линейные ортогональные планы с числом опытов М т + 2. [c.242]

    Построение симплекса требует проведения большого количества экспериментов. Уменьшить их количество можно используя методы математического планирования эксперимента. Планирование эксперимента в тройных системах связано с известными трудностями, поскольку переменные величины (относительное содержание компонентов не являются независимыми (ZX,- = 1). В этих случаях широкое применение получили симплекс-решетчатые планы, предложенные Шеффе. Эти планы обеспечивают равномерный разброс экспериментальных точек по (q — 1)-мерному симплексу. Экспериментальные точки представляют q, п решетку на симплексе, где q — число компонентов, ап- степень полинома. Симплекс-решетчатые планы являются насыщенными планами. По каждому компоненту имеется п+1 одинаково расположенных уровней X,- = О, 1/п, 2/п,. . ., 1 и берутся [c.93]

    Условия проведения эксперимента представлены в табл. 57, а матрица планирования по плану П порядка и значение выходных факторов по результатам эксперимента — в табл. 58. [c.144]

    Создание новых химических технологий и совершенствование существующих связано с экспериментальными исследованиями. Объем исследовательских работ зависит от правильного выбора стратегии эксперимента, способа обработки экспериментальных данных и интерпретации полученных результатов. В ходе исследований строится статистическая модель процесса, которая устанавливает связь между влияющими факторами (параметрами воздействия) и функциями отклика (выходными параметрами), определяющими качество продукции и производительность производства. Вошедшее в середине XX столетия в практику исследований планирование эксперимента очень быстро стало необходимым инструментом в лаборатории и на производстве. Это подтверждают обширные перечни публикаций по вопросам теории и практики планирования эксперимента уже к 1970-м годам [2,35-37]. Для планируемого (активного) эксперимента в настоящее время используются планы первого порядка ПФЭ и ДФЭ (полный и дробный факторный эксперимент), планы второго порядка ОЦКП, РЦКП (ортогональное, ротота-бельное центральное композиционное планирование) и другие, для которых выполняется ряд дополнительных опытов в центре плана [6]. Разработано много планов второго порядка, удовлетворяющих различным специальным требованиям. Например, планирование эксперимента по схемам ортогональных латинских прямоугольников [9]. Алгоритмы обработки планированного эксперимента удобно представить, используя средства Ма1ЬСА0. Здесь приведен алгоритм полного плана первого порядка. [c.292]

    В нашей стране применение и развитие идей и методов плани-, рования эксперимента связано с работами В. В. Налимова и его школы. В настоящее время методы планирования эксперимента, широко применяемые для изучения процессов в лабораторных и полузавод-ских условиях, в промышленных условиях применяются редко. Однако развитие методов планирования эксперимента применительно к промышленным условиям и технический прогресс производства несомненно создадут предпосылки оптимизации эксперимента на всех стадиях изучения процесса. [c.7]

    Планирование эксперимента но латинскому квадрату позволяет ввести Б исследование три фактора. Для четырех факторов хорошими свойствами обладает план эксперимента ио схеме грско-латинского квадрата. Задача состоит в том, чтобы к трем исследуемым факторам, не меняя общего числа опытов п , добавить четвертый фактор D. Это удастся сделать, если найти такое расположение уровней факторов С и D, ири которо.м в каждой строке и в калвсей таблице больше одного раза. Расположение такого типа называется латинским квадратом второго порядка, который получается комбинацией двух ортогональных латинских квадратов. [c.108]

    Результаты машинного прогноза подвергаются экспериментальной проверке. Рассмотрим сперва наиболее трудоемкий и часто встречающийся случай полного отсутствия литературной иформа-ции. Тогда по сути мы имеем дело с планированием экспериментов по подбору катализаторов с использованием метода математической теории распознавания. План таких экспериментов является частью блок-схемы (см. схему). Прогнозы, полученные от машины на основе обучающей последовательности, построенной на первой серии собственных экспериментов, проверяются экспериментально. После этого составляется новая обучающая последовательность, которая состоит из первой и второй серии экспериментов. Выбираются объекты для второго тура прогноза и проводится прогнозирование машиной. Прогноз вновь проверяется экспериментально. Если полученные результаты удовлетворяют исследователя, отобранные катализаторы исследуются далее для уточнения их состава, структуры и режимов работы. Если полученные результаты не являются удовлетворительными либо в отношении точности прогноза, либо достигнутых [c.130]

    При планировании эксперимента следует прежде всего представить, какие практические преимущества имеет в конкретном случае метод радиоактивных индикаторов и нельзя ли поставленную задачу разрешить проще и надежнее иными методалш. Впрочем, любому экспериментатору хорошо известно, что совпадение результатов эксперимента, выполненного двумя или несколькими различными методами исследования, является наилучшей гарантией правильности решения задачи. При составлении плана эксперимента следует также предусмотреть распределение по времени основных этапов работы, расход радиоактивного изотопа организацию средств радиационной защиты и другие вопросы. [c.163]

    Таблица дисперсионного анализа показывает, как можно разделить на четыре группы обшие суммы квадратов отклонений, причем остаточные источники рассеяния составляют оценку ошибки, через которую неучтенные источники рассеяния проверяют при помощи / -критерия. Таким образом, дисперсии, возникающие вследствие различий между методами или лабораториями, можно проверить на статистическую значимость. Можно сравнить две схемы планирования — факториальный план и латинский квадрат, оба для 16 экспериментов, 2 -факторное планирование позволяет получить единичную оценку влияния каждой из четырех переменных и шесть парных взаимодействий. Остальные пять степеней свободы можно считать оценками для ошибки эксперимента. Планирование по методу латинского квадрата позволяет получить три оценки влияний каждого из трех переменных, но не дает возможности оценить влияния взаимодействий. [c.598]

    Все входные переменные оОьекта — управляемые. В ззом случав имеет смысл поставить активный эксперимент. План эксперимента записывается з виде матрицы планирования типа 2 ( абл.З). [c.66]

    Критерий рототабельностн плана обеспечивает равенство дисперсий предсказывания уравнения регрессии на равны расстояниях р от центра планирования. Реализация плана эксперимента в соответствия с табл. 14 позволяет обеспечить постоянство дисперсии предсказывания уравнения регрессии в интервале 0 р 1, т. е. в диапазоне варьирования независимых леременных 1. Зависимость среднего времени до появления отказа в функции / и определяется в виде полинома второго порядка [c.77]

    Оценивание по Байесу особенно удобно для планирования эксперимента, что ясно из самого беглого анализа структуры (3.138). Очевидно, что если, с одной стороны, эксперимент ставится таким образом, что априорное знание оценки очень велико и эксперимент мало что к нему добавляет, то такой эксперимент следует признать неудачно спланированным, так как он малоинформативен. Если значение Р(0г ] т]) велико и практически именно оно определяет апостериорное значение т)) при незначительном уровне влияния / (0 ), то можно применить более простую методику конструирования значений 9. В практическом плане реализация оценки по Байесу сводится к тому, что комбинируя (3.134) и (3.138), получают функцию 0 ц, 0) = ф [г/г — 1фо(9), которая после логарифмирования имеет вид Ь (0) = 1п фг[г/г — ЛгЬ ] + + 1п фо(0), и оценка 0 реализуется тогда, когда значение Ь (0) достигает своего минимума. [c.202]

    Вторая задача планирования эксперимента. Для заданного общего времени проведения одноточечного эксперимента Т и времени подачи импульсов индикатора = О, Аг,. . ., / Ai,. . ., AtN = = Т построить оптимальный план эксперимента, в котором условия проведения каждого единичного и-то эксперимента определяются вектором == [и , Уц], где подвекторы и , г> , и = 1, 2,. . . . . Ы, ш задают в и-ж эксперименте значения компонентов соответственно подвектора управляемых переменных, нодвектора объемов подаваемых импульсов. Причем V — [c.166]

    СК01 модели проводится методами классического регрессионного и корреляционного анализа [2—7]. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (планирование эксперимента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров, а поэтому сократить общее число опытов. План эксперимента выбирается в зависимости от априорной информации об объекте и от постановки задачи. На каждом этапе изучения объекта выбирается оптимальная стратегия эксперимента. [c.8]

    На рис. 41 показаны схе мы достижения экстремума одной и тон же поверхности отклика методами крутого восхождения н симплекс-планирования. Рассмотрим движение к экстремуму на примере задачи отыскания наибольшего значения целево11 функции двух ( )акторов. Для достижения экстремума методом крутого восхожде-)И1я (рис. 41, а) в окрестности точки М с известным значением целевой функции был поставлен полный факторный эксперимент 2 (точки I—4), движение по градиенту осуществлялось в опытах 5—9 до тех пор, пока значение целевой функции ие начало ухуд-пгаться. С центром з лучшей точке 7 пришлось вновь реализовать план 2 (точки 10—13). Новое движение по градиенту (точки 14, 15) приводит к экстремальному значению целевой функции. При использовании симплекс-планирования (рис. 41, б) в исходном симплексе (точки 1—3) худшей оказалась точка 2. Точка 4 является зеркальным отражение.м худшей точки относительно С] — центра рани 1—3. В новом симплексе 1, 3, 4 худшей оказалась точка 1. [c.222]

    Планирование экспериментов осуществляется в системе коор-д Eнaт псевдокомпонентов. Относительно новых переменных 2, 22,. .., Zq, удовлетворяющих условию (VI. П 9), могут быть построены все ранее описанные планы. Для проведения экспериментов необходимо перейти от псевдокомпонеитов 2 к исходным компонентам Хг. Для любой ы-й точки плана этот пересчет осуществляется по формуле [c.274]

    Экспертная система MOLGEN [7] помогает генетику при планировании экспериментов по клонированию генов в молекулярной генетике. Эти эксперименты состоят из встраивания гена, кодирующего желаемый белок, в генетический аппарат бактерии, чтобы эта бактерия воспроизводила такой ген. Система использует знания по генетике и задачу, поставленную пользователем, для разработки общего плана и дальнейшего его превращения в последовательность конкретных лабораторных опытов. MOLGEN использует объектно-ориентированное программирование, а также ФР моделей и стратегию управления. ЭС реализована на языках ЛИСП и UNITS. [c.264]

    Экспертная система SPEX помогает исследователям в планировании сложных лабораторных экспериментов. Исследователь описывает задействованные объекты (например, физические условия проведения эксперимента и структуру исследуемого объекта), а ЭС помогает разрабатывать план для достижения цели эксперимента. Затем система уточняет каждый абстрактный шаг плана, делая его более конкретным, увязывая с методами и объектами, хранящимися в БЗ. Хотя ЭС проверялась исключительно в области молекулярной биологии, она не обладает какими-либо встроенными механизмами, ориентированными на молекулярную биологию, следовательно, она может быть применена и в других проблемных областях. SPEX реализована на языке UNITS, ориентированном на МПЗ в виде ФР. [c.264]

    Разработка алгоритмов и программного обеспечения ориентированы на формирование гипотез о механизмах протекания реакции, разработку стартового плана эксперимента, оценки констаггт с использованием методов последовательного планирования прецизионных экспериментов и, наконец, дискриминацию конкурирующих кинетических моделей. [c.17]

    Был составлен симплекс-решетчатый план Шеффе для изучения температуры дестабилизации при различных концентрациях бен зрша (Х1), метанола (Х2) и воды (Хз). Исходя из технологических и эксплуатационных соображений, планирование эксперимента проводили на локальном участке концентрационного треугольника (%масс.) [c.12]

    Переход от интуитивных приемов экспериментального изучения объектов химии к математическому планированию эксперимента недаром связывают с появлением новой идеологии химических исследований . И такая связь правомерна. Исследователь в данном случае не просто начинает применять новые методы изучения объекта, а поднимается на новый уровень диалектизации научного познания. Как об этом свидетельствует вся история химии, диалекти-зация химического познания происходит как эволюционными, или экстенсивными, путями, так и в форме переходов с одного уровня знаний на другой, более высокий, т. е. интенсивными путями. Переход же к принципиально новому типу многофакторного мышления , к познанию явлений мира посредством не одной лучшей модели, а через веер моделей , как об этом говорит В. В. Налимов [35], — это, несомненно, дискретный переход на более высокий уровень познания. Сущность этого перехода в методологическом плане характеризуется а) заменой аддитивного анализа химического процесса, существенно идеализировавщего объект, системным многосторонним анализом б) появлением теоретического синтеза, включающего представления о сложной расчлененности объекта (химического процесса) и его целостности, о его динамических и статистических закономерностях в) возникновением многофакторной ситуации, при которой неполное, неточное знание становится более точным, более полным г) требованиями включения в специальные химические исследования методологических, или теоретико-познавательных, проблем. [c.160]


Составьте план проведения эксперимента, цель которого — определить ускорение движения тела?

Физика помогите решить

СРОЧНО!!! Квадрокоптер, несущий небольшой тяжёлый груз, летел горизонтально с постоянной скоростью. Внезапно он выронил груз. Еще τ=2 с он летел с той … же скоростью, а затем начал погоню за грузом. За какое минимальное время квадрокоптер может настигнуть груз? Ответ выразите в секундах, округлив до целого числа. Считайте, что усилие, создаваемое движителями, примерно постоянно и не зависит от направления движения. При этом оно позволяет квадрокоптеру подниматься вертикально с ускорением до 2,5 м/с2 и опускаться вертикально вниз с ускорением до 22,5 м/с2 (сила сопротивления воздуха пренебрежимо мала). Ускорение свободного падения считать равным 10 м/с2.

Кинематика помогите пожалуйста На ровном склоне горы, наклон которого к горизонту α=30∘, на высоте h=20 м друг над другом находятся два школьника. Они … одновременно бросают камни с одинаковыми скоростями: нижний — перпендикулярно склону, верхний — в горизонтальном направлении. На каком минимальном расстоянии друг от друга пролетят камни, если вплоть до момента максимального сближения они ещё будут находиться в воздухе? Ответ выразите в м, округлив до десятых. Сопротивлением воздуха пренебречь.

Срочно! Самолёт летит горизонтально по прямой со скоростью 300 м/с на высоте 6 км. В тот момент, когда он пролетает точно над зенитным орудием, устано … вленном на поверхности Земли, с него сбрасывают тяжёлое ядро, а орудие производит выстрел. Скорость вылета снаряда из орудия равна 500 м/с, и снаряд попадает точно в ядро. Пренебрегая сопротивлением воздуха, найдите время полёта снаряда. Ответ выразите в с, округлив до десятых.

Если КПД двигателя 20%, а полезная развиваемая мощность по паспорту 100 кВт, то какова затрачиваемая тепловая мощность?

Если яблоко поместить под воду на глубину 40 см, то какая сила, действующая на него, будет больше: сила тяжести или сила Архимеда?

СРОЧНО!!! На лёгкой нерастяжимой верёвке с помощью трёх блоков подвешены три груза. Блоки лёгкие, вращаются без трения, верёвка по ним не скользит. Гр … узы с массами m1=1 кг, m2=4 кг и m3=2 кг сначала удерживают неподвижно, затем отпускают без начальной скорости. Определите проекцию ускорения груза 2 на ось x, направленную вертикально вверх. Ответ дайте в м/с2, округлив до целого числа. Ускорение свободного падения g=10 м/с2.

Помогите пожалуйста

Помогите пожалуйста

Как найти Объем шара , если известно только диаметр и вес??? 50 БАЛЛОВ ДАМ

План эксперимента — это… Что такое План эксперимента?

План эксперимента

План эксперимента [experi­mental design] — исходное понятие теории планирования эксперимента.

1. Совокупность значений управляемых переменных (факторов) эксперимента. Если каждый из K факторов имеет некоторое число n значений, то полный факторный план составит nk исследуемых точек, образующих факторную решетку. Например, если факторов семь, а каждый из них имеет только два уровня (наименьший и наибольший), то число точек составит 27 = 128. Полные факторные планы имитационных экспериментов (ради точности результатов расчет в каждой точке повторяется многократно) требуют очень больших вычислений. Для их сокращения применяются различные неполные факторные планы (например, планы типа латинских и греко-латинских квадратов, ротатабельные планы и др.). Различия между ними состоят в правилах, по которым отбираются точки. Они строятся таким образом, чтобы получить надежные результаты с меньшим числом испытаний и позволяют отсеивать менее значимые факторы, отбирая те из них, которые в наибольшей степени воздействуют на отклик (реакцию).

2. Порядок «обхода» точек плана, т.е. самого проведения эксперимента. В экспериментах, предназначенных для отыскания оптимальных условий протекания некоторого процесса, применяются планы исследования поверхности отклика (реакции), основанные на методе наискорейшего подъема, наискорейшего спуска, последовательные планы и некоторые другие.

Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. — М.: Дело. Л. И. Лопатников. 2003.

  • План счетов
  • План

Смотреть что такое «План эксперимента» в других словарях:

  • план эксперимента — Исходное понятие теории планирования эксперимента. 1. Совокупность значений управляемых переменных (факторов) эксперимента. Если каждый из K факторов имеет некоторое число n значений, то полный факторный план составит nk исследуемых точек,… …   Справочник технического переводчика

  • План эксперимента — 3. План эксперимента Совокупность данных, определяющих число, условия и порядок реализации опытов Источник: ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и определения …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ПЛАН ЭКСПЕРИМЕНТА — логич. схема построения эксперимента, проверки объяснительной гипотезы. В соц. науках наиболее часто используются следующие виды П.э.: 1) эксперимент до после без контрольной группы; 2) эксперимент до после с контрольной группой; 3) эксперимент… …   Российская социологическая энциклопедия

  • ПЛАН ЭКСПЕРИМЕНТА — – проект проведения экспериментального исследования со специально отобранными группами. Включает определение состава групп, их характеристик, отбор переменных, чередование воздействий, обоснование шкал измерения переменных и т. д. (В. Н. Дружинин …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

  • План эксперимента первого порядка — 52. План эксперимента первого порядка Линейный план План с двумя или более уровнями факторов, позволяющий найти раздельные оценки параметров регрессионной модели первого порядка Источник: ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • План эксперимента второго порядка — 55. План эксперимента второго порядка План с более чем двумя уровнями факторов для нахождения оценок параметров регрессионной модели второго порядка Источник: ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • план — 3.1.14 план: Вид сверху или горизонтальный разрез здания или сооружения. Источник: ГОСТ Р 21.1101 2013: Система проектной документации для строительства. Основные требования к проектной и рабочей документации …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ПЛАН НАБЛЮДЕНИЯ — (в процессе исследования) должен дать ответы на вопросы: что наблюдать, для чего наблюдать, когда и сколько времени наблюдать, с помощью чего наблюдать, что можно ожидать в результате проведенных наблюдений? [89]. ПЛАН ЭКСПЕРИМЕНТА – (заранее… …   Современный образовательный процесс: основные понятия и термины

  • план факторного эксперимента — — [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN factorial designs …   Справочник технического переводчика

  • План взвешивания — 53. План взвешивания План первого порядка, включающий факторы на двух или трех уровнях Источник: ГОСТ 24026 80: Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и определения …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации


Шаблон плана эксперимента

— шаблоны Ayoa

Полезно для планирования образования.

Шаблон плана эксперимента
Ayoa позволит вам эффективно планировать любой научный эксперимент, а также записывать свои наблюдения и результаты в ясном и кратком формате. Использование этого шаблона позволит вам критически осмыслить свой план эксперимента и проанализировать свои результаты, чтобы помочь вам в обучении.

Готовы начать работу с этим шаблоном? Он готов и ждет в Айоа! Создайте бесплатную учетную запись, затем просто откройте приложение, выберите «создать доску» на главной странице и выберите этот шаблон из библиотеки.

Что такое план эксперимента?

План эксперимента обычно используется учащимися на протяжении всего обучения, особенно на уроках естествознания. План эксперимента составляется до проведения эксперимента, чтобы позволить учащимся оценить, чего они хотят достичь, а также записать свои прогнозы, результаты и любую полезную информацию, касающуюся подготовки эксперимента.

При планировании научного эксперимента важно учитывать следующие вопросы:

  • Что вы пытаетесь выяснить?

  • Как вы это исследуете?

  • Каковы ваши прогнозы на эксперимент?

  • Какие еще исходы вы считаете возможными?

Зачем использовать наш шаблон плана эксперимента?

Наш шаблон плана эксперимента включает специальные разделы, в которых учащиеся могут записывать свои ответы и делать заметки при планировании эксперимента.Студенты также могут записывать свои результаты и оценивать свои выводы, которые они могут заполнить после завершения эксперимента.

Использование нашего шаблона плана эксперимента поможет учащимся подумать практически обо всех элементах, которые необходимо учитывать перед проведением эксперимента, а также критически подумать о том, чего они надеются достичь и чему они могут научиться из полученных результатов. Шаблон также поможет им узнать о научном методе проведения эксперимента и о том, как провести успешное и справедливое расследование.

Как использовать наш шаблон плана эксперимента

Учащиеся могут использовать наш шаблон плана эксперимента перед проведением собственных экспериментов, однако учителя также могут использовать его, чтобы поделиться со своими учениками при работе над научным экспериментом в классе. Это гарантирует, что их ученики смогут пройти один и тот же процесс.

1

Чтобы получить доступ к шаблону, зарегистрируйтесь в Ayoa бесплатно . После регистрации перейдите на домашнюю страницу , создайте новую доску , интеллектуальную карту или доску задач и выберите этот шаблон из библиотеки .

2

Что вы пытаетесь выяснить? Начните с оценки того, чего вы надеетесь достичь в результате проведения эксперимента; что ты пытаешься узнать? Используя стикеры, списки или варианты текста, доступные в шаблоне, добавьте в этот раздел цели своего эксперимента.

3

Метод — Как вы будете проводить расследование? В этом разделе объясните, как вы будете проводить эксперимент. Это будет полезно для вас во время самого эксперимента и поможет понять, повлияло ли это на ваши конечные результаты.

4

Необходимое оборудование / материалы / ресурсы. Здесь составьте список всего оборудования, которое вам понадобится для успешного проведения эксперимента. Используя списки, показанные в шаблоне, вы сможете легко добавлять новые элементы в свой список; легко перетаскивать элементы списка, чтобы изменить их порядок в соответствии с их приоритетом.

5

Гипотеза / ожидаемые результаты. Во время этого процесса планирования подумайте, каковы ваши прогнозы для эксперимента; что вы ожидаете? Почему вы ожидаете, что это произойдет? Записывая эти прогнозы, вы сможете лучше оценить свои результаты в конце эксперимента.

6

Какие еще варианты возможны? Также важно подумать, какие еще результаты может дать эксперимент. Затем вы можете сравнить эти возможные результаты (вместе с вашими прогнозами) с вашими окончательными результатами, чтобы увидеть, можете ли вы обнаружить какие-либо закономерности или неожиданные результаты.

7

Результаты. Теперь, когда вы спланировали эксперимент и сформулировали свои ожидания, пора провести эксперимент. После завершения эксперимента вернитесь к своему шаблону и добавьте свои ответы в раздел «Результаты».Здесь запишите все результаты, которые вы нашли, и подтвердите, сбылись ли ваши прогнозы.

8

Заключение. В этом заключительном разделе подумайте более критически о том, как прошел ваш эксперимент. Все прошло так, как ожидалось, или результаты вас удивили? Были ли элементы вашего процесса планирования, которые повлияли на ваши результаты? Если да, что бы вы изменили (или оставили прежним) для будущих экспериментов? Добавьте все свои идеи в раздел «Заключение» шаблона.

Готовы начать работу с этим шаблоном? Он готов и ждет в Айоа! Создайте бесплатную учетную запись, затем просто откройте приложение, выберите «создать доску» на главной странице и выберите этот шаблон из библиотеки.

Айо

Более разумный способ работы

Ayoa — это универсальная интерактивная доска, на которой вы можете обдумывать идеи, работать вместе и добиваться результатов. Посмотреть сайт

Отправьте свой шаблон

Создал шаблон, который, по вашему мнению, может оказаться полезным другим? Отправьте свой шаблон, выполнив следующие действия:

1

Откройте доску, которую хотите отправить в качестве шаблона.Щелкните значок настроек (шестеренка) в верхнем правом углу и выберите «Создать шаблон». Назовите шаблон и снова нажмите «Создать шаблон» для подтверждения.

2

После открытия нового шаблона щелкните значок настроек еще раз и выберите «Поделиться шаблоном», «Общий общий ресурс», и затем «Да». Скопируйте созданный общедоступный URL-адрес.

Обратите внимание, что, сделав свой шаблон общедоступным, любой, у кого есть доступ к этой ссылке, сможет просматривать ваш шаблон.

3

Отправьте URL-адрес шаблона вместе со своим именем, именем шаблона и кратким описанием шаблона на адрес [email protected]


Связанные шаблоны

Определите риски, предположения, проблемы и зависимости, связанные с конкретным проектом, а затем с легкостью упорядочивайте и обновляйте их с помощью шаблона журнала RAID от Ayoa.

Подробнее »

Столкнувшись с неоднозначной задачей, постарайтесь понять реальную проблему, задав вопрос «Что, почему, где, кто, когда и как» с помощью шаблона 5W1H Canvas Криса Гриффитса.

Подробнее »

Принимайте более быстрые и эффективные бизнес-решения, которые принесут вам наилучшие результаты, с шаблоном дерева решений Ayoa.

Подробнее »

Впервые в Айоа?

У Айоа одна цель: облегчить вам жизнь. Откройте для себя возможности оптимизированной рабочей нагрузки с помощью инструмента, который легко адаптируется под вас и вашу команду.

Учить больше Зарегистрируйся, это бесплатно

Создать базовый план эксперимента

Эта статья поможет вам:
  • Создать базовый план эксперимента для одного теста
  • Сообщите свой план эксперимента внешним заинтересованным сторонам

Итак, теперь у вас есть упорядоченный список идей для оптимизации.Большой! Ваш следующий шаг — реализовать лучшие идеи из этого списка. Для многих команд проблема на этом этапе заключается в планировании объема, дизайна и реализации теста с участием нескольких заинтересованных сторон.

Базовый план эксперимента может помочь вам определить масштаб и запустить отдельные эксперименты. Вы оцените стоимость теста с точки зрения трафика и времени и сопоставите эту стоимость с потенциальной выгодой, которую он принесет.

Чтобы превратить позицию в дорожной карте в эксперимент или кампанию, создайте единый результат, охватывающий 5Ws + How :

  • Почему вы проводите этот эксперимент? (гипотеза)

  • Когда и , где будут работать ваши варианты?

  • Кого вы хотите, чтобы увидеть этот эксперимент?

  • Какие изменений вносит ваш вариант?

  • Как, , вы измеряете успех?

Эта статья поможет вам составить базовый план эксперимента.Используйте его для разработки и реализации индивидуальных идей и общения с заинтересованными сторонами. Поделитесь им со стратегами, дизайнерами, разработчиками и утверждающими, участвующими в ваших усилиях по оптимизации, чтобы обеспечить одобрение и улучшить видимость.

Материалы для подготовки
    • Экспериментальная гипотеза
    • Бизнес-цели
    • Описание вариаций (макеты или скриншоты)
    • Сводка всех технических и проектных средств, необходимых для эксперимента
    • Параметры значимости и подъема, указывающие на то, что изменение будет применяться постоянно

Люди и ресурсы
Действия, которые вы будете выполнять
    • Создать документ плана тестирования
    • Составьте строгий контрольный список обеспечения качества
    • Обзор и обновление плана с заинтересованными сторонами
    • Подтвердите объем теста
    • Определение первичных, вторичных целей и целей мониторинга
    • Подтвердите заинтересованные стороны, которые создадут необходимые ресурсы
    • Задокументировать обязанности и сроки (в канбане, диаграмме Ганта или другом внутреннем методе)
    • Завершить план испытаний
Практические результаты
    • План испытаний, содержащий:
      • Все детали для построения эксперимента
      • Технические требования
      • Объем эксперимента
      • Креативные ресурсы или каркасы
      • Скриншоты вариаций
На что обращать внимание
    • Неопределенная область действия
    • Отсутствие верной гипотезы или целей
    • Отсутствие исполнительного бай-ина
    • Отсутствующие скриншоты
    • Плохое понимание потребностей в ресурсах
    • Неточная оценка усилия
    • Несоответствующая документация для QA
    • План не передан надлежащим заинтересованным сторонам
    • Несоблюдение плана эксперимента при построении теста

Создание базового плана эксперимента

Загрузите этот шаблон, чтобы создать свой собственный план эксперимента.

Эта таблица идей для тестирования также может помочь вам визуализировать свой эксперимент.

Используйте этот базовый план для управления проектом и определения ожиданий для внешних заинтересованных сторон. 5Ws + Как установить основные цели предлагаемого теста для разработчиков и дизайнеров, которые помогут вам выполнить план. Предоставьте все детали, необходимые для построения и контроля качества эксперимента.

План также стандартизирует вашу практику тестирования и упрощает процесс утверждения с заинтересованными сторонами за пределами вашей команды. Создайте список всех вариантов использования посетителя QA или всех способов, которыми посетитель прибывает или перемещается по эксперименту, вместе с ожидаемым результатом. Ваша команда QA будет использовать этот список для оценки эксперимента перед запуском.

Создайте этот план как общий документ , на который могут ссылаться несколько заинтересованных сторон: слайд презентации, шаблон электронной почты или вики-страница, содержащая всю основную информацию о тесте. Специалисты по стратегическому планированию используют этот документ для передачи концепции дизайнерам и разработчикам, ответственным за реализацию эксперимента.

Для максимальной наглядности свяжите свои индивидуальные планы тестирования со списком приоритетных идей.

Определение первичных, вторичных целей и целей мониторинга

При создании плана эксперимента решите, как вы будете измерять успех. В Optimizely — основная цель, которая измеряет, как ваши изменения влияют на поведение посетителей. Подумайте о том, чтобы установить второстепенные цели и цели мониторинга, чтобы лучше понять поведение ваших клиентов и убедиться, что наблюдаемый вами рост позволяет вашей программе добиться долгосрочного успеха.

Чтобы узнать больше, прочтите эту статью о первичных, вторичных целях и целях мониторинга.

Решите, какой тип эксперимента проводить

Тип эксперимента зависит от того, как вы ожидаете, что ваши изменения повлияют на ваше основное событие конверсии.

Минимальный обнаруживаемый эффект (MDE) может помочь вам решить, какой тип теста запустить.

A / B тест

Запустите A / B-тест, если улучшение вашей основной цели можно объяснить одним изменением вашего взаимодействия с пользователем.

Многомерный тест

Если для вашего бизнеса важно точно измерить, как несколько изменений взаимодействуют друг с другом и влияют на конверсии, создайте многовариантный тест, который сравнивает каждую комбинацию переменных со всеми остальными.

Многостраничный тест

Если вы измеряете успех конверсий на серии страниц, многостраничный тест поможет вам измерить, как изменения влияют на посетителей на каждом этапе воронки.

А / Б / н испытание

Если вы хотите протестировать несколько изменений, но не хотите проводить полный многовариантный тест, который может быть дорогостоящим с точки зрения времени и трафика, рассмотрите смешанный подход A / B / n .

Протестируйте несколько версий своей страницы (A, B и n еще страницы), не сравнивая все возможные комбинации вариантов друг с другом.Этот тип теста более экономичен, но позволяет приписать рост определенным изменениям.

План эксперимента — обзор

2 Постановка проблемы

Мы предполагаем, что данный процесс может быть описан набором дифференциально-алгебраических уравнений (ДАУ) (Bauer et al., 2000)

(1) y . (t) = f (t, y (t), p, uED (t)), y (t0) = y0 (p),

, где t представляет время, y обозначает переменные состояния, p — это набор параметров, которые необходимо определить, а u ED представляет собой набор изменяющихся во времени управляющих переменных, которые позже используются в качестве проектных переменных для планирования экспериментов.Оценка параметров выполняется путем подгонки результатов моделирования модели y calc к измеренным данным y mes . Мы предполагаем, что ошибки измерения ξy независимы, нормально распределены и могут быть охарактеризованы матрицей измерения-ковариации MV. Оценка параметра основана на минимизации взвешенного функционала наименьших квадратов

(2) minp∑k = 1Nexp ((ykmeas-yk (uED, k, p)) ⋅MV-1⋅ ((ykmeas-yk ( uED, k, p)).

Стратегия планирования эксперимента на основе модели направлена ​​на максимизацию точности оценки параметров, которая математически представлена ​​матрицей дисперсии-ковариации параметров модели C и характеризует статистическую неопределенность оценки параметров.

(3) minϕ (C) uEDs.tf (y. (T), y (t), uED, p, t) = 0y (t0) = y0 (p) uEDmin≤uED (t) ≤uEDmax

Статистическая неопределенность представлена ​​доверительной областью. Таким образом, уменьшение размера доверительной области для каждого параметра модели приводит к минимизации ковариационной матрицы C.Размер доверительной области (размер матрицы C) определяет ожидаемое информационное содержание, которое может быть извлечено из данных измерений. Вид функционала ϕ характеризует выбранный критерий оптимальности. Общие критерии проектирования — это так называемые A-, D- и E-оптимальные критерии, определение которых можно найти в (Franceschini and Macchietto, 2008). Далее мы используем A-оптимальный критерий, который представляет след ковариационно-дисперсионной матрицы и минимизирует стандартные отклонения среднего параметра.

Ковариационно-дисперсионная матрица определяется как инверсия информационной матрицы Фишера.

(5) C = F-1 = (∑k = 1NExpFk) -1

Мы рассматриваем последовательную стратегию, поэтому, согласно (Гальванин и др., 2007), информационная матрица после N exp эксперименты можно рассчитать следующим образом

(6) F = ∑k = 1Nexp-1Fk + FNexp (p, uED, Nexp) = FC + FNexp (p, uED, Nexp)

где F c представляет собой постоянную часть информационной матрицы Фишера, рассчитанной в ходе предыдущих экспериментов N exp -1.В ур. (6) в процессе оптимизации можно изменять только вектор uED, Nexp.

Для одного эксперимента матрица Фишера рассчитывается на основе коэффициентов чувствительности для каждого расчетного выхода модели

(7) Fk (p, uED, k, y) = QkTMVk-1Qk,

, где MV k представляет матрицу ковариации измерений, а Q k характеризует матрицу чувствительности. Параметры модели часто имеют очень разные размеры.Поэтому удобно использовать нормализованные коэффициенты чувствительности, как определено в формуле. (8) (Barz et al., 2010).

(8) Qk — = [∂yk (ti) ∂pjpj]; ∀j∈Np, ∀i∈Nsp

Исходя из этих соображений, в данной работе применяются нормированные коэффициенты чувствительности.

Экспериментальное планирование

Экспериментальное планирование

Профессиональная полка для справок

R5.3 Планирование экспериментов

Четыре-шесть недель в лаборатории могут сэкономить вам час в библиотеке — G.Дж. Квардерер, Dow Chemical Co.

До сих пор в этой главе были представлены различные методы анализа скорости данные. Так же важно знать, при каких обстоятельствах использовать каждый метод, как и это знать механику этих методов. В этом разделе мы обсудим эвристический планировать эксперименты для получения данных, необходимых для проектирования реактора. Однако только будет представлен эскиз эскиза; для более подробного обсуждения читатель сослался на книги и статьи Бокса и Хантера.

Текст На рис. 5-12 представлена ​​дорожная карта, которая поможет спланировать экспериментальную программу.

Рисунок 5-12
Блок-схема экспериментальных проектов
R5.3.1 Действительно ли вам нужны эксперименты?

Когда вы готовитесь к запуску экспериментальной программы, обязательно задавайте вопросы себя и других, чтобы помочь вам в вашем прогрессе. Следующие вопросы будут поможет вам глубже изучить свой проект.

  • Зачем проводить эксперименты?
  • Можно ли найти информацию, которую вы ищете, в другом месте (например, в литературе журналы, книги, отчеты компаний и т. д.)?
  • Можете вместо этого сделать какие-нибудь расчеты?
  • Выделено ли на программу достаточно времени и денег?
  • Ограничены ли вы конкретными материалами или оборудованием?
  • Будет ли поставлена ​​под угрозу безопасность следователей до такой степени, что программу выполнять не надо?

На эти и другие соответствующие вопросы необходимо ответить до начала экспериментальная программа, так что необходимость экспериментов четко установлена.На рис. 5-12 показана блок-схема планирования экспериментов.

R5.3.2 Определите цели эксперимента

Подготовьте список всего, чего вы хотите достичь. Затем попробуйте расставить приоритеты свой список, имея в виду следующее:

  • На какие вопросы по вашей проблеме вы бы хотели ответить больше всего?
  • Вы уверены, что не упускаете из виду общие цели? и другие возможные альтернативные решения («за деревьями лес не видно» синдром)?
  • Насколько комплексной должна быть программа? Ты смотришь при исчерпывающем изучении или беглом осмотре узкого набора условий?

Конкретные ответы на эти вопросы будут служить ориентиром для остальной части проекта.

R5.3.3 Выберите ответы, которые вы хотите измерить

Обычно в экспериментальная программа. независимая переменная делает вещи реальностью. Изменения в независимых переменных заставляют систему реагировать. Ответы являются зависимыми переменными. Изменение любой из независимых переменных изменит ответ системы (зависимая переменная).В качестве экспериментального Программа разработана, важные зависимые переменные, которые необходимо измерить, должны быть идентифицированы.

  • Что такое контролируемые или независимые переменные?
  • Какие зависимые переменные?
  • Имеются ли инструменты или методы для проведения измерений?
  • Нужно ли их калибровать? Если да, то были ли они?
  • Достаточно ли будет точности и прецизионности ожидаемых результатов различать разные теории или возможные результаты?
R5.3.4 Определите важные переменные

В любой экспериментальной программе всегда будет много-много количеств вы можете измерить. Однако вы должны решить, какие независимые переменные имеют наибольшее значение. влияние на зависимую переменную.

  • Какие на самом деле важные измерения нужно сделать при помощи ?
  • Какие диапазоны или уровни этих переменных следует исследовать?
  • Вместо того, чтобы изменять каждую независимую переменную отдельно, можно безразмерно соотношения или группы быть сформированы (т.е., числа Шмидта или Шервуда) и различные чтобы получить те же конечные результаты с меньшим количеством измерений?
R5.3.5 Разработайте эксперимент

Чтобы получить максимальную пользу от серии экспериментов, они должны быть правильно разработан. Как можно разработать экспериментальную программу для достижения экспериментального объективы в простейшем виде с минимальным количеством измерений и наименьший расход? Успешно спланированный эксперимент представляет собой серию организовано испытания, что позволяет получить максимально экспериментальную информацию с наименьшими усилиями.Три важных вопроса, которые следует учитывать при Планировочные эксперименты:

  • Каких типов ошибок следует избегать?
  • Какое минимальное количество экспериментов необходимо провести?
  • Когда следует рассмотреть возможность повторения экспериментов?
R5.3.6 Типы ошибок

Есть два типа ошибок, которых следует избегать при разработке экспериментов. Ошибка типа I — это ошибка, при которой вы объявляете, что переменная влияет на экспериментальный результат, хотя на самом деле это не так.Возникает ошибка типа II когда нам не удается обнаружить реальный эффект . Ошибка типа II приводит к потере Информация; переменная неправильно классифицируется как несущественная для процесс или игнорируется, и, как следствие, его дальнейшее изучение не проводится. Ошибок типа II можно избежать, исследуя фундаментальные принципы, связанные с к экспериментам, сбор достаточной информации и продуманное планирование.

R5.3.7 Минимальное количество экспериментов

(или.. . «Получите максимальную отдачу от ваших денег»)

Минимальное количество экспериментов, которые необходимо провести, связано с количество важных независимых переменных, которые могут повлиять на эксперимент и насколько точно мы можем измерить результаты эксперимента. Один из самых важные стратегии, которые следует помнить, — это проводить первые эксперименты в крайних случаях (максимальная и минимальная установка) диапазона контролируемых переменных. Для Например, если диапазон давлений, который можно использовать для определения закона скорости газофазной реакции составляет от 1 до 100 атм, лучше всего определить скорость на 1 атм, затем на 100 атм.Если у независимых переменных нет влияние на зависимые переменные в крайних точках, несколько сомнительно, что будет эффект в промежуточном диапазоне. Следовательно, много времени, денег, и энергия будет потеряна, если мы перейдем от настройки 1 атм к 2 атм и не обнаружил эффекта, затем до 10 атм и не обнаружил изменений, затем до 50 атм. и 80 атм с аналогичными результатами.

При планировании экспериментов мы сначала выберем два уровня (т.е.е., настройки) для каждой независимой переменной. Потому что эти уровни обычно находятся на пределе диапазона переменных, мы называем эти настройки высокими и низкими (например, вкл. / выкл., красный / зеленый, 100 фунтов на квадратный дюйм / 14,7 фунтов на квадратный дюйм, 100 ° C / 0 ° C и т. д.). Например, рассмотрим экспериментальная программа, в которой зависимая переменная является функцией трех независимые переменные (A, B и C), каждая из которых может принимать два возможных значения или уровни.

Если должны были быть проверены все возможные комбинации переменных, количество экспериментов равно количеству уровней, N , возведенному в степень числа независимых переменных, n .Например, для переменных A, B и C — количество экспериментов, необходимых для проверки всех комбинаций независимых переменные равны экспериментам. Они подробно описаны в Таблице A и на Рисунке 5-13 [(+) указывает на высокий уровень, в то время как (-) указывает на низкий уровень конкретной переменной].

ТАБЛИЦА A. УПРАВЛЯЕМЫЕ НАСТРОЙКИ ПЕРЕМЕННЫХ

Эксперимент №

pH

Температура

Концентрация

1

2

+

3

+

4

+

5

+

+

+

6

+

+

7

+

+

8

+

+

Например, давайте спроектируем серию экспериментов для определения влияние pH и температуры на скорость катализируемого ферментами разложения мочевина.

Считается, что расщепление ферментов происходит при температурах выше 50 ° C и Значения pH выше 9,5 и ниже 3,0. Скорость реакции незначительна при температурах ниже 6 ° C. Для концентрации мочевины ниже 0,001 M реакция не будет продолжаться с измеримой скоростью, и эта скорость кажется

Рисунок 5-13
Размещение (высокое / низкое) контролируемых переменных.

независимо от концентрации выше 0.1 M. Следовательно, Были выбраны следующие высокие / низкие значения параметров:

A (-) pH 4 (+) pH 8
В (-) 10 ° С (+) 40 ° С
C (-) 0,005 M (+) 0,1 М

Если между переменными нет взаимодействия (которое может быть неизвестно заранее), эксперименты 1-4 дадут всю необходимую информацию (Таблица B).Без взаимодействия это означает, что каждая из переменных влияет на результат эксперимента самостоятельно и отсутствует синергетический эффект от комбинированного взаимодействия. При отсутствии взаимодействия влияние переменной pH, изменяющейся с высокое значение к низкому всегда одинаково, независимо от того, значения температуры и концентрации уреазы высокие или низкие. Эксперименты 1-4 исследуйте эффект увеличения каждой переменной по очереди с ее низкого уровня. на свой высокий уровень.В такой ситуации минимальное количество экспериментов необходимо запустить количество независимых переменных плюс один (3 + 1 = 4), и мы можем предсказать результаты других экспериментов (с 5 по 8) с помощью комбинации соответствующих ответов. Однако, если есть взаимодействие среди переменных он не будет обнаружен из таблиц. Например, если существует взаимодействие между температурой и pH, чем выше температура может вызвать более сильное влияние pH на реакцию, чем при низких температурах.Тогда потребуются все восемь экспериментов для обнаружения взаимодействия, такого как Вот этот.

ТАБЛИЦА B: ПЕРВЫЕ ЧЕТЫРЕ ЭКСПЕРИМЕНТА

Эксперимент

pH

Температура

Концентрация

Комментарии

1

Базовый корпус

2

+

Обнаруживает эффект высокого pH

3

+

Обнаруживает действие высокой температуры

4

+

Обнаруживает эффект высокой концентрации

Полный факторный план (в данном случае все восемь экспериментов) также полезно для разработки модели для прогнозирования результатов экспериментов, чьи независимые переменные могут изменяться непрерывно (т.е., они могут принять непрерывный диапазон значений, а не только два дискретных значения). Два уровня (по крайней мере) каждой из переменных, и результаты могут быть интерпретируется в виде модели для прогнозирования результатов будущих экспериментов. Деминг 5

обсуждает этот метод статистического планирования экспериментов.

R5.3.8 Проведение эксперимента: сколько раз?

Если есть ошибка, связанная с измерением результата эксперимента, мы должны рассмотреть возможность повторения некоторых испытаний, чтобы убедиться, что у нас есть точные Информация.Но сколько данных достаточно? Ответ на этот вопрос зависит от того, насколько точны (воспроизводимы) эксперименты и насколько малы изменение результата или результата эксперимента, который мы хотим обнаружить. Очевидно, что чем менее точны измерения (т. Е. Чем больше погрешность, присутствует) и чем меньше интересующее нас изменение, тем больше данные, которые мы должны собирать и усреднять, чтобы быть уверенными в нашем результате. Усреднение несколько прогонов при одинаковых условиях — лучший способ справиться с такими ситуация для обеспечения надежных результатов.Требуемое количество раз, чтобы каждый прогон следует повторять до того, как можно легко рассчитать усреднение используя статистическую процедуру, обсужденную Хендриксом. 6

Насколько хороши измерения? Какие модификации, если таковые имеются, существующее оборудование необходимо для повышения точности или точности измерений или для лучшего достижения общих экспериментальных целей? В экспериментах мы может обнаружить, что результаты уреазной реакции неубедительны в отношении pH в высокотемпературный диапазон, и потребуются дополнительные прогоны.Есть программное обеспечение доступны для выполнения анализа методом наименьших квадратов (см. Приложение A.4), устанавливают доверительные интервалы, или другой статистический анализ? Есть ли какая-нибудь математическая модель или теория? что подсказывает, как данные могут быть построены или коррелированы? Какие обобщения могут сделать из данных? Если другие эксперименты будут проводиться для расширения данных на другие регионы? Был ли проведен анализ ошибок, перечислены и обсуждены ли их источники? в отношении того, как они влияют на конечный результат (т.е., по какому размеру и в каком направление?). Наконец, были ли выполнены все экспериментальные цели ?

R5.3.10 Отчет

Сообщите о результатах своей работы другим членам вашей команды. Обычно это делается с помощью технического отчета. Руководства по написанию такого отчета можно найти во многих книгах. Один хороший источник — Разработка технических отчетов Дж. К. Матес и Д. В. Стивенсон (Индианаполис, Индиана).: Bobb-Merrill, 1976), что есть особенно полезные примеры. Как правило, отчет будет включать в себя следующие разделы:

1. Реферат . Это одностраничное резюме отчета обычно пишется последней. Он определяет проблему, рассказывает, как вы подошли к проблеме, и заявляет о важных результатах, которые были обнаружены.

2. Введение . Вводный раздел определяет проблему, рассказывает почему это важная проблема, заслуживающая изучения, дает справочную информацию, описывает фундаментальные проблемы, а также обсуждает и анализирует их отношение к опубликованным работа в области.

3. Материалы и методы . В этом разделе описывается используемое оборудование. для проведения экспериментов, а также инструменты, используемые для анализа данных. В указывается чистота сырья, а также фирменные наименования каждого предмета оборудование. Обсуждается точность каждого выполненного измерения. Пошаговая инструкция представлена ​​процедура проведения типичного прогона и все источники ошибки обсуждаются.(Если вы разработали новую модель или теорию, раздел теории следует за разделом 3 . Теоретический раздел разрабатывал руководящие принципы уравнения, которые математически описывают ваши явления и оправдывают все предположения в разработке.)

4. Результаты . В этом разделе рассказывается, что вы нашли. Убедитесь, что цифры и все таблицы имеют заголовки, и отображаются единицы измерения каждой переменной. Обсуждать все источники ошибок и опишите, как они повлияют на ваши результаты.Поставить ошибку bar на ваших данных, где это необходимо.

5 . Обсуждение результатов . В этом разделе рассказывается, почему результаты посмотрите, как они это делают. Обсудите, согласуются ли они с теорией, вы или другие. Вы должны описать, где теория и эксперимент находятся в хорошем согласии, а также с теми условиями, к которым теория неприменима.

6. Заключение .Заключительный раздел перечисляет всю важную информацию, которую вы узнали из этой работы, в числовом порядке; для Пример: (а) Реакция незначительна при температуре ниже 0 ° C. (б) Результаты могут быть описывается теорией Бакли-Леверетта.

7. Список литературы . Перечислите все материалы, на которые вы ссылались в этой работе. в надлежащем библиографическом формате.

В дополнение к разделам технического отчета, описанным выше, многим компаниям требуется резюме, которое обычно представляет собой расширенную версию реферата, включающего заключение и рекомендации.Однако по крайней мере не менее важными, чем разделы в отчете, являются стиль , и ясность , с которой написан отчет. Десять лучших вещей, на которые стоит обратить внимание для эффективного отчета показано ниже.

ДЕСЯТЬ ДЕСЯТК ЭФФЕКТИВНЫХ НАПИСАННЫХ ОТЧЕТОВ

  1. Нет разногласий с Strunk and White 20
  2. Логически организованный (Введение …, Заключение)
  3. Логический поток идей в каждом разделе
  4. Кратко написано
  5. Интересно написано с использованием самых разных слов
  6. Идеи, подтвержденные примерами, данными, доказательствами
  7. Надлежащее использование и размещение, рисунки и таблицы
  8. Пассивный голос
  9. Ясная цель
  10. Положите в прозрачную пластиковую папку (по Кальвину и Гоббсу)


Помимо письменных отчетов, вы также должны будете предоставить устные отчеты на протяжении всей вашей карьеры, и вы должны ссылаться на некоторые ссылки в конце главы, чтобы подготовить презентацию.В приведенном ниже списке первой десятки указаны некоторые ключевые моменты, которые следует учитывать.

ДЕСЯТЬ ЛУЧШИХ СПИСОК ЭФФЕКТИВНЫХ ПРЕЗЕНТАЦИЙ

  1. Хорошо организовано (введение, тело, завершение)
  2. Логический поток идей
  3. Краткое представление идей
  4. Идеи, подтвержденные примерами, данными и т. Д.
  5. Ясные объяснения
  6. Хорошие наглядные пособия
  7. Четко говорит с разумной скоростью
  8. Хорошая подготовка и тщательная проверка
  9. Соответствующее платье
  10. Выводы, подтвержденные доказательствами
  11. Презентация для аудитории
  12. Уверенный внешний вид
  13. Хорошая дикция и грамматика, отказ от сленга
  14. Четыре из вышеперечисленных не вошли в десятку лучших

Как планировать эксперименты и управлять своим временем в лаборатории

Управление несколькими одновременными исследовательскими проектами может быть непосильной задачей.Без передовых навыков планирования и эффективного управления временем вы можете пропустить встречи и сроки или тратить слишком много времени на второстепенные задачи.

Чтобы помочь управлять своей рабочей нагрузкой и более эффективно работать в лаборатории, вот несколько советов по планированию на будущее, в том числе советы, предоставленные вашими коллегами-учеными.

Составьте списки дел

Составление (и поддержание!) Списка дел на регулярной основе — один из наиболее эффективных способов повысить производительность труда в лаборатории.Уделите несколько минут в конце каждой недели, чтобы спланировать следующую и определить задачи с наивысшим приоритетом. Точно так же в конце каждого дня уделяйте несколько минут тому, чтобы пересмотреть и скорректировать свои планы на следующий день. Такой подход поможет вам максимально продуктивно начать каждый день и поможет вам достичь поставленных целей.

Держите в уме длительность задачи

При предварительном планировании учитывайте продолжительность задачи, чтобы дать себе достаточно времени для выполнения своих задач и не недооценивать свою рабочую нагрузку.

Рина из Пенсильванского университета представила этот совет по тайм-менеджменту:

Чтобы добиться максимальной эффективности в напряженное время в лаборатории, я должен быть организован и иметь под рукой планировщика. Я назначаю соответствующее требование по времени для каждого эксперимента и записываю почасовую шкалу всех экспериментов, а также все конкретные детали эксперимента, которые нужно проводить в течение дня, чтобы я мог работать в многозадачном режиме и мне не требовалось тратить время на размышления о том, что делать дальше.

Планируйте эксперименты в начале

Спланируйте все условия эксперимента, включая контрольные, и подумайте обо всех материалах, которые вам понадобятся. Это поможет вашему эксперименту пройти гладко и снизит риск того, что вам придется повторно запускать эксперименты в будущем.

Mukul из Института исследований рака Людвига предлагает:

Всегда делайте пробный запуск эксперимента шаг за шагом в уме за пару дней до проведения настоящего эксперимента.Перечислите все реагенты / машины, которые вам понадобятся, и [подумайте], имеет ли смысл план эксперимента. Это поможет вам определить лазейки … и даст вам достаточно времени для принятия корректирующих мер перед запуском эксперимента.


Шаблон планирования

Предпочитаете ли вы рукописный список дел или электронную версию, доступно множество различных программ и шаблонов. Мы также разработали шаблон планирования, который подходит нашим ученым.Посмотрите, работает ли это для вас.

Скачать сейчас

Выделите время для писем

Отключите уведомления по электронной почте и вместо этого установите определенное время для чтения и ответа на электронные письма. Подумайте о том, чтобы назначить время электронной почты на то время, когда вы, естественно, чувствуете себя менее продуктивным, например, после обеда.

Когда дело доходит до отвлекающих технологий, Аарон из Duke-NUS Medical School сказал следующее:

Не убегайте от отвлекающих технологий, принимайте их.Начните свой день с просмотра электронных писем (выделенное время для писем), а затем днем ​​сделайте небольшой перерыв для посвященного Twitter. Это позволит вам не отвлекаться на электронную почту / твиттер, уделив им определенное время.

Не забывайте делать перерывы

Запланируйте короткие перерывы, чтобы зарядить свое тело и разум. Pro-Tip : Инкубационные периоды — отличное время для быстрого перерыва.

Мари из Case Western Reserve University предлагает:

Планируя свои эксперименты на неделю, также выделяйте время для упражнений.Двухчасовой инкубации достаточно, чтобы принять 50-минутный урок плюс душ! Это снимает стресс и помогает позаботиться о себе. Никогда не недооценивайте силу заботы о себе.


Девять навыков высокопродуктивного исследователя

Включите эти привычки в свой распорядок дня, чтобы стать более продуктивным исследователем. Вы позаботитесь о том, чтобы ваши исследовательские проекты и ваша карьера продолжали развиваться.

Читать сейчас>

Начни свой день пораньше

Лоуренс из Университета Питтсбурга поделился преимуществами раннего начала дня:

Я немного сместил свой график лаборатории с обычного рабочего дня с 9 до 5, которым следуют все остальные.«Ранняя пташка ловит червя». Это означает, что у меня есть преимущество перед экспериментами, когда в лаборатории меньше людей, а это означает приоритет перед оборудованием и машинами, которые могут быть забронированы позже в тот же день, когда эксперименты других участников лаборатории достигнут кульминации.

Следите за публикациями

Запланируйте время (или используйте время бездействия во время экспериментов), чтобы быть в курсе ключевых публикаций в вашей области. Подпишитесь на оповещения о публикациях (например, NCBI) или на услуги по курированию (например, Science News), чтобы сэкономить время на поиск статей, имеющих отношение к вашему исследованию.

Клара из Университета Лозанны поделилась следующим советом о том, как оставаться в курсе публикаций:

Во время 5-минутного центрифугирования мне нравится просматривать электронные письма с уведомлениями от PubMed, которые еженедельно предупреждают меня о новых публикациях в моей области исследований. Это отличное временное окно, чтобы просмотреть последние публикации и сохранить самые актуальные на моем рабочем столе, чтобы позже я мог вернуться и прочитать их подробно!


Подписаться на новости науки

Получайте тщательно отобранные списки статей из полей, которые вам небезразличны, и отправляйте их в свой почтовый ящик.

Подписаться>

Книжное оборудование Раннее

Всегда бронируйте время на совместно используемое оборудование (например, проточный цитометр) заранее. Если возможно, вы можете запланировать дополнительное время на случай, если ваш эксперимент пойдет не так, как планировалось.

Проверьте свои реагенты

Используйте свое еженедельное или ежедневное время планирования, чтобы убедиться, что у вас есть все необходимые реагенты для предстоящих экспериментов.Ознакомьтесь с нашими советами по управлению запасами реагентов, чтобы никогда не застрять без критически важных реагентов.

Халима из детской больницы Цинциннати предлагает начать раньше:

Планируйте на 2 недели вперед. Иногда реагенты находятся в отставке, поэтому имейте все в наличии и протестируйте перед большим экспериментом!

Эффективные инструменты и технологии для исследований в области наук о жизни

Делайте больше за меньшее время и с меньшими усилиями, делая более разумный выбор инструментов, которые вы используете в лаборатории, включая технологии выделения клеток и культивирования клеток.

Учить больше

5.1.1. Что такое экспериментальный дизайн?

5. Совершенствование процессов
5.1. Вступление

5.1.1.

Что такое экспериментальный дизайн?

Экспериментальный дизайн (или DOE) экономически максимизирует информацию В эксперименте мы намеренно изменяем один или несколько процессов. переменные (или факторы), чтобы наблюдать влияние изменений на одной или нескольких переменных ответа.(Статистический) план экспериментов ( DOE ) — эффективная процедура для планирования экспериментов, так что полученные данные могут быть проанализированы для получения обоснованных и объективных выводов.

DOE начинает с определения целей эксперимента и выбора процесса факторы для исследования. Экспериментальный образец — это кладка из подробного экспериментального плана перед проведением эксперимента. Хорошо подобранные экспериментальные схемы максимально увеличивают объем «информации», которая может быть получен за определенное количество экспериментальных усилий.

Статистическая теория, лежащая в основе DOE, обычно начинается с концепции технологических моделей .

Модели процессов для DOE
Модель процесса черного ящика Обычно начинают с модели процесса типа «черный ящик», с несколькими дискретными или непрерывными входами факторы, которые можно контролировать — это изменяется по желанию экспериментатора — и один или несколько измеренных выходных откликов.Выходные отклики предполагаются непрерывными. Используются экспериментальные данные. для получения эмпирической (приближенной) модели, связывающей результаты и входы. Эти эмпирические модели обычно содержат члены первого и второго порядка.

Часто в эксперименте необходимо учитывать ряд неконтролируемых факторов. которые могут быть дискретными, например, разные машины или операторы, и / или непрерывный, такой как температура или влажность окружающей среды. Рисунок 1.1. иллюстрирует эту ситуацию.

Схема типичного процесса с контролируемыми входами, выходами, дискретные неконтролируемые факторы и непрерывные неконтролируемые факторы
РИСУНОК 1.1 Схема модели процесса «Черный ящик»
Модели для ДОЭ Наиболее распространенные эмпирические модели, соответствующие экспериментальным данным, принимают либо линейная форма , либо квадратичная форма .
Линейная модель Линейная модель с двумя факторами: X 1 и X 2 , можно записать как
    \ (Y = \ beta_ {0} + \ beta_ {1} X_ {1} + \ beta_ {2} X_ {2} + \ beta_ {12} X_ {1} X_ {2} + \ mbox {экспериментальная ошибка} \)
Здесь Y — это отклик для данных уровней основные эффекты X 1 и X 2 и X 1 X 2 срок включен, чтобы учесть возможные эффект взаимодействия между X 1 и X 2 .Постоянная \ (\ beta_ {0} \) это ответ Y , когда оба основных эффекта равны 0.

Для более сложного примера линейная модель с тремя факторами X 1 , X 2 , X 3 и один ответ, Y , выглядел бы так (если бы все возможные термины были входит в модель)

\ (Y = \ beta_ {0} + \ beta_ {1} X_ {1} + \ beta_ {2} X_ {2} + \ beta_ {3} X_ {3} + \ beta_ {12} X_ {1} X_ {2} + \\ \ beta_ {13} X_ {1} X_ {3} + \ beta_ {23} X_ {2} X_ {3} + \ beta_ {123} X_ {1} X_ {2} X_ {3} + \\ \ mbox {экспериментальная ошибка} \)
Три термина с одним « X ‘s» — это основные эффекты термина.Есть k ( k -1) / 2 = 3 * 2/2 = 3 двусторонний взаимодействие термина и 1 член трехстороннего взаимодействия (который часто опускается для простота). Когда анализируются экспериментальные данные, все неизвестное «\ (\ бета \)» оцениваются параметры и коэффициенты членов « X » проверяются, чтобы увидеть, какие из них значительно отличаются от 0. {2} \) Примечание: Очевидно, что полная модель может включать в себя множество перекрестных произведений (или взаимодействие) слагаемые, включающие в себя квадраты X.Однако в целом эти термины не нужны, и большинство программ DOE по умолчанию не используют их модель.

5.1 Планирование эксперимента | Департамент охраны окружающей среды, здоровья и безопасности (DEHS)

Перед открытием исследовательской лаборатории, приемом любых опасных материалов, приемом лабораторных работников или началом эксперимента необходимо выполнить предварительное планирование. Разумное планирование экспериментов обсуждается в Главе 2 версии «Разумной практики в лаборатории» 1995 года и в Главе 6.B Работа с химическими веществами версии 2011 года. Цели предварительного планирования — выявить скрытые опасности, свести к минимуму все химические воздействия и риски, обеспечить соблюдение требований, а также безопасность и эффективность последующей работы.

Предварительное планирование включает:

  • Анализ и определение потенциальных опасностей и нормативных требований
  • Оценка применимых опасностей
  • Подтверждение правильного соблюдения Иерархии средств управления
  • Документирование необходимых средств контроля и предупреждений о потенциальных опасностях в СОП

Мнемоника, используемая в Лаборатории безопасности для студентов-химиков и одобренная ACS для описания этого, называется RAMP — распознать, оценить, минимизировать, подготовить.

Список литературы

Путем первой тщательной оценки рабочей зоны, материалов, оборудования и процедур можно выявить и устранить скрытые опасности. Процесс предэкспериментальной проверки также может помочь убедиться, что каждый эксперимент и лабораторная работа соответствуют всем применимым законам, постановлениям и другим политикам. Более того, решая все соответствующие проблемы, связанные со здоровьем, безопасностью и окружающей средой, когда эксперимент впервые задумывается, дальнейшие исследования, расширение масштабов или разработка на его основе могут быть более безопасными и эффективными.” Разумная практика Глава 2 Разумное планирование экспериментов

Предварительное планирование должно быть включено в мыслительный процесс опытных лабораторных работников и может не требовать формальной документации.

Для нового сотрудника лаборатории, при расширении проекта или при работе с особенно опасным веществом, выписывание шагов предотвращает серьезное упущение. Письменная документация должна быть подана только один раз, если в процесс не внесены изменения.

Уровни формальности:

  1. Психологическая оценка опасностей
  2. Обсуждение с опытными коллегами
  3. Официальная письменная документация предлагаемых процедур — проверена PI
  4. Официальная письменная документация предлагаемых процедур — рассмотрение и утверждение UHS, Департаментского комитета по безопасности или другого институционального комитета
  5. Официальная документация процедуры плюс контрольный список перед каждым ее выполнением

Процедуры, часто требующие институциональной проверки:

Процедуры, часто требующие проверки и утверждения со стороны PI или департамента:

  • Материалы, определенные отделом или руководителем как требующие предварительного утверждения
  • Работа при высоких и низких давлениях и температурах
  • Исследования с использованием особо опасных материалов
  • Реакции увеличения масштаба
  • Новые реакции
  • Эксперименты с использованием «лабораторного» оборудования (НЕ изготовленное изготовителем или использованное таким образом, для которого оборудование было спроектировано)
  • Автоматические, ночные или непрерывные процедуры
  • Материалы, требующие специального оборудования или противоядий e.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *