Полная версия

Главная arrow Логика

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Отличие однофакторных и многофакторных экспериментов

Известно, что «однофакторный эксперимент» в определенных рамках может использоваться при постановке задачи оптимизации процесса (технологического процесса на производстве, химической реакции и т. и.). В этом случае процедура состоит в стабилизации всех факторов, кроме одного, варьируемого, оптимальное значение которого (так называемый локальный оптимум) и находится. Далее, зафиксировав найденное оптимальное значение данного фактора, варьируют вторым фактором (при постоянстве всех остальных) и так далее, пока процедура не завершится определением оптимальных значений всех факторов. Их совокупность и характеризует оптимальные условия протекания процесса в целом.

Но на каком основании здесь предполагается, что «подлинная» оптимизация процесса достижима (только) на пути расчленения его на отдельные факторы - на чисто «аналитическом» пути изолированного рассмотрения каждого параметра, участвующего в едином процессе!? Очевидно, что поиск локальных оптимумов по методике «однофакторного эксперимента» обладает изъяном принципиального характера: он основан на пренебрежении тем обстоятельством, что при варьировании последовательно лишь одним обстоятельством другие факторы могут (вопреки расчетам исследователя) также изменяться, т. е. игнорирует феномен взаимодействия явлений; при этом под взаимодействием явлений (факторов) понимается ситуация, когда проявление одного фактора зависит от того, на каком уровне интенсивности находится другой (другие) фактор.

На основе такого рода соображений начиная с 20-х годов XX в. был поставлен вопрос об исследованиях процессов при совместном рассмотрении различных факторов - о многофакторном исследовании. Это были работы создателя современной математической статистики Р. Фишера, который показал эффективность одновременного варьирования всеми факторами в эксперименте. Впервые открылась возможность определять совместный вклад групп факторов в изучаемый процесс и количественно оценивать само взаимодействие между факторами, определять погрешность эксперимента и т. д. Дальнейшее развитие методологии эксперимента привело в середине прошлого столетия к появлению нового, непосредственно связанного с оптимизацией (поиском оптимальных условий), направления в математической теории эксперимента - теории экстремального эксперимента.

Так совершился переход от «стихийной» методики опытного исследования к математической - в значительной мере основанной на вероятностностатистических методах - теории планирования эксперимента, развивающейся ныне в мощный инструмент оптимального управления процессами в научно-эспериментальной сфере и производственной практике.

Идея многофакторного эксперимента (иногда используют упрощенное название факторный эксперимент) состоит в следующем. Исследователь может варьировать независимые переменные как комплекс, т. е. одновременно сразу несколько; после серии экспериментов полученные результаты должны быть подвергнуты специальному статистическому анализу, где каждый участвующий фактор будет оценен по результатам всех опытов данной серии. Используя соответствующие схемы и обрабатывая данные по особым статистическим методикам, позволяющим изучать эффективность совместного полифакторного воздействия (методики дисперсионного анализа), исследователь получает картину, отражающую вклад каждого фактора в изменяющихся условиях. В итоге экспериментатор имеет возможность изучать самые сложные комбинации факторов.

К его достоинствам относятся: эффективность использования времени и средств (ведь проведение ряда экспериментов с отдельными, пофакторными модификациями требует значительных затрат), что выражается прежде всего в сокращении числа опытов, необходимых для решения исследовательской задачи; значительная информативность эксперимента (т. к. получаемый результат показывает удельный вес каждого фактора в их совокупном действии); высокая степень достоверности данных (в то время как при попытке использовать методологию классического эксперимента результаты могут оказаться неудовлетворительными из-за воздействий неподконтрольных факторов).

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>