第11章 方差分析

我们已经作过两个总体均值的假设检验,如两台机床生产的零件尺寸是否相等,病 人和正常人的某个生理指标是否一样。如果把这类问题推广一下,要检验两个以上总体 的均值彼此是否相等,仍然用以前介绍的方法是很难做到的。而你在实际生产和生活中 可以举出许多这样的问题:从用几种不同工艺制成的灯泡中,各抽取了若干个测量其寿 命,要推断这几种工艺制成的灯泡寿命是否有显著差异;用几种化肥和几个小麦品种在 若干块试验田里种植小麦,要推断不同的化肥和品种对产量有无显著影响。 可以看到,为了使生产过程稳定,达到优质、高产,需要对影响产品质量的因素进 行分析,找出有显著影响的那些因素,除了从机理方面进行研究外,常常要作许多试验, 对结果作分析、比较,寻求规律。用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程 度的方法称为方差分析(Analysis Of Variance),记作 ANOVA。 人们关心的试验结果称为指标,试验中需要考察、可以控制的条件称为因素或因子, 因素所处的状态称为水平。上面提到的灯泡寿命问题是单因素试验,小麦产量问题是双 因素试验。处理这些试验结果的统计方法就称为单因素方差分析和双因素方差分析。 §1 单因素方差分析 只考虑一个因素 A 对所关心的指标的影响, A 取几个水平,在每个水平上作若干 个试验,试验过程中除 A 外其它影响指标的因素都保持不变(只有随机因素存在),我 们的任务是从试验结果推断,因素 A 对指标有无显著影响,即当 A 取不同水平时指标 有无显著差别。 A 取某个水平下的指标视为随机变量,判断 A 取不同水平时指标有无显著差别, 相当于检验若干总体的均值是否相等

  • 2021-10-31
  • 阅读524
  • 下载0
  • 13页
  • pdf

第04章 动态规划

动态规划的发展及研究内容 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20 世纪 50 年代初 R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优性原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,逐个求解,创立了解决这类过程 优化问题的新方法—动态规划。1957 年出版了他的名著《Dynamic Programming》,这 是该领域的第一本著作。 动态规划问世以来,在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广 泛的应用。例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题,用动 态规划方法比用其它方法求解更为方便。 虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时 间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为 多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。 应指出,动态规划是求解某类问题的一种方法,是考察问题的一种途径,而不是 一种特殊算法(如线性规划是一种算法)。因而,它不象线性规划那样有一个标准的数 学表达式和明确定义的一组规则,而必须对具体问题进行具体分析处理。因此,在学习 时,除了要对基本概念和方法正确理解外,应以丰富的想象力去建立模型,用创造性的 技巧去求解。 例 1 最短路线问题 图 1 是一个线路网,连线上的数字表示两点之间的距离(或费用)。试寻求一条由 A 到G 距离最短(或费用最省)的路线。 图 1 最短

  • 2021-10-31
  • 阅读524
  • 下载0
  • 12页
  • pdf

第10章 数据的统计描述和分析

数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据,以下数理统计就简称统计,统计是 以概率论为基础的一门应用学科。 数据样本少则几个,多则成千上万,人们希望能用少数几个包含其最多相关信息的 数值来体现数据样本总体的规律。描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据, 使之系统化、条理化,以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基 础,实用性较强,在统计工作中经常使用。 面对一批数据如何进行描述与分析,需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计 的最基本方法。 我们将用 Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析。 §1 统计的基本概念 1.1 总体和样本 总体是人们研究对象的全体,又称母体,如工厂一天生产的全部产品(按合格品及 废品分类),学校全体学生的身高。 总体中的每一个基本单位称为个体,个体的特征用一个变量(如 x )来表示,如一 件产品是合格品记 x = 0 ,是废品记 x = 1;一个身高 170(cm)的学生记 x = 170。 从总体中随机产生的若干个个体的集合称为样本,或子样,如n 件产品,100 名学 生的身高,或者一根轴直径的 10 次测量。实际上这就是从总体中随机取得的一批数据, 不妨记作 x1 , x2 ,L, xn ,n 称为样本容量。 简单地说,统计的任务是由样本推断总体。 1.2 频数表和直方图 一组数据(样本)往往是杂乱无章的,做出它的频数表和直方图,可以看作是对这 组数据的一个初步整理和直观描述。 将数据的取值范围划分为若干个区间,然后统计这组数据在每个区间中出现的次 数,称为频数,由此得到一个频数表。以数据的取值为横坐标,频数为纵坐标,画出一 个阶梯形的图,称为直方图,或频数分布图。 若样本容量不大,能够手工做出频数表和直方图,当样本容量较大时则可以借助 Matlab 这样的软件了。让我们以下面的例子为例,介绍频数表和直方图的作法。 例 1 学生的身高和体重 学校随机抽取 100 名学生,测量他们的身高和体重,所得数据如表

  • 2021-10-31
  • 阅读521
  • 下载0
  • 12页
  • pdf

第23章 现代优化算法

现代优化算法是 80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索(tabu search),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithms),人工神经网 络(neural networks)。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前,这些算法在理论 和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的,它们有一个共同的目 标-求 NP-hard 组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标,但 NP-hard 理论限制它 们只能以启发式的算法去求解实际问题。 启发式算法包含的算法很多,例如解决复杂优化问题的蚁群算法(Ant Colony Algorithms)。有些启发式算法是根据实际问题而产生的,如解空间分解、解空间的限 制等;另一类算法是集成算法,这些算法是诸多启发式算法的合成。 现代优化算法解决组合优化问题,如 TSP(Traveling Salesman Problem)问题,QAP (Quadratic Assignment Problem)问题,JSP(Job-shop Scheduling Problem)问题等效 果很好。 §1 模拟退火算法 1.1 算法简介 模拟退火算法得益于材料的统计力学的研究成果。统计力学表明材料中粒子的不 同结构对应于粒子的不同能量水平。在高温条件下,粒子的能量较高,可以自由运动和 重新排列。在低温条件下,粒子能量较低。如果从高温开始,非常缓慢地降温(这个过 程被称为退火),粒子就可以在每个温度下达到热平衡。当系统完全被冷却时,最终形 成处于低能状态的晶体。 如果用粒子的能量定义材料的状态,Metropolis 算法用一个简单的数学模型描述了 退火过程。假设材料在状态i 之下的能量为 E(i) ,那么材料在温度T 时从状态i 进入状 态 j 就遵循如下规律: (1)如果 E( j) ≤ E(i) ,接受该状态被转换。 (2)如果 E( j) > E(i) ,则状态转换以如下概率被接

  • 2021-10-30
  • 阅读520
  • 下载0
  • 20页
  • pdf