Tải bản đầy đủ (.ppt) (13 trang)

THỐNG KÊ ỨNG DỤNG VÀ PPTN (210335)

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (241.86 KB, 13 trang )

THỐNG KÊ ỨNG DỤNG VÀ PPTN (210335)
Học kỳ 1-2012-2013
Giảng viên: Lương Hồng Quang

ANOVA
 
Regression
Residual
Total

df
1
8
9

SS
MS
F
Significance F
13600 13600 1813.3333
1.01959E-10
60
7.5
13660 
 
 


Thống kê ứng dụng và phương pháp thí nghiệm
• Giáo viên giảng dạy: Lương Hồng Quang
– E-mail: 



• Sách, bài giảng tham khảo:
• Phạm Tuấn Anh, Thống kê ứng dụng và thiết kế thí nghiệm, 2012
• Bài giảng trên lớp

• Phân bổ tiết học:
– Lý thuyết: 30 tiết (2 tín chỉ)
– Thực hành: 30 tiết (1 tín chỉ)

• Đánh giá môn học:
• Bài tập, kiểm tra
• Thi cuối học kỳ

40%
60%


Thống kê ứng dụng và phương pháp thí nghiệm







Sự cần thiết của môn học? Mục tiêu?
Tóm tắt lịch sử “Thống kê ứng dụng và PPTN” 
Các công thức cơ bản và thuật ngữ
Các hàm phân bố xác xuất
“Chiến lược” thiết kế, bố trí thí nghiệm

Hướng dẫn thiết kế thí nghiệm, thu thập và xử lý số 
liệu


Giới thiệu
• Thí nghiệm là gì?
– “An experiment is a test or a series of tests” (Montgomery)

• Thí nghiệm được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu 
khoa học






Xây dựng quy trình chế biến
Tối ưu hóa 
Đánh giá đặc tính nguyên vật liệu
Thiết kế và phát triển sản phẩm
Xác định các thành phần (bộ phận) và khả năng hoạt động 
của hệ thống

•  Tất cả thí nghiệm đều phải được thiết kế: -


Thiết kế thí nghiệm
• Rút ngắn thời gian thiết 
kế/phát triển sản phẩm/quy 
trình chế biến mới

• Nâng cao chất lượng một 
quy trình chế biến có sẵn
• Cải thiện khả năng ứng 
dụng và chất lượng sản 
phẩm
• Tạo sản phẩm và hoàn thiện 
quy trình
• Đánh giá vật liệu, kiến nghị 
- thiết kế mới, chuyển giao 
công nghệ, lắp đặt hệ 
thống….

Figure 1. General model of a process
or system (Montgomery)


Lịch sử phát triển
• Thời kỳ nông nghiệp: 1918-1940s
– R. A. Fisher và cộng tác viên của ông
– Ảnh hưởng sâu rộng và hiệu quả trong khoa học nông nghiệp
– Thí nghiệm yếu tố, ANOVA

• Kỷ nguyên công nghiệp:
– 1951 –  cuối 1970s
• Box và Wilson: Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response surface 
methodology – RSM)
• Ứng dụng trong lĩnh vực hóa học

– Cuối 1970s – 1990
• Sự đầu tư vào cải thiện chất lượng sản phẩm diễn ra ở các công ty

• Taguchi và robust parameter design, process robustness

• Thời kỳ hiện đại: bắt đầu1990


Các công thức cơ bản và thuật ngữ










Dân số (Population) và mẫu (Sample)
Số trung bình (Mean)
Phương sai (Variance)
Độ lệch chuẩn (Standard deviation)
Số trung vị (Median)
Yếu số (Mode)
Hệ số biến động (Coefficient of variation)
Phân tích phương sai (ANOVA)



Các hàm phân bố xác xuất






Mô hình phân bố chuẩn
Mô hình phân bố t (Student)
Mô hình phân bố F
Phân bố χ2


Chiến lược thiết kế thí nghiệm
• Chủ yếu dựa vào các mô hình
• Dựa vào các kiểu mẫu thí nghiệm
– Kiểu hoàn toàn ngẫu nhiên (Completely random design)
– Kiểu khối ngẫu nhiên đầy đủ (Randomized complete block 
design)
– Kiểu bình phương Latin (Latin square design)
– Thí nghiệm đa yếu tố (Factorial experiment)
– Kiểu thí nghiệm có lô phụ (Split-plot design)

• …


Thu thập và xử lý số liệu
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.


Xác lập vấn đề nghiên cứu
Chọn yếu tố, mức độ, khoảng biến thiên
Chọn các chỉ tiêu đánh giá
Chọn kiểu thiết kế thí nghiệm
Thực hiện thí nghiệm
Phân tích số liệu
Kết luận, đề nghị 


Thu thập và xử lý số liệu
• Đọc, nghiên cứu: Thống kê,  phương pháp bố trí thí 
nghiệm, …
• Thực hiện các bước thí nghiệm quan trọng (1-3)
•  Thực hiện các thí nghiệm (Sử dụng công thức 
KISS)


Các phần mềm ứng dụng xử lý số liệu








MS Excel 2002, 2003, 2007
Statgraphics – Statistical Graphic System 7.0
Matlab 

SAS – Statistical Analysis System 9.1
Minitab
JMP



Bộ môn Kỹ Thuật Thực phẩm – Khoa Công nghệ Thực phẩm



×