목차
1. 실험계획의 기본원리 중 직교화란 무엇인지 구체적인 예를 들어 설명하시오(1, 7, 8장). (10점)
2. 반복이 일정하지 않은 1원배치의 데이터가 다음과 같을 때 의 모평균의 95% 신뢰구간추정치는? (10점)
3. 어떤 화학 공정에서는 제품의 수율을 ()을 높이기 위한 공장 실험을 하고 싶다. 인자는 반응온도()이며, 이의 최적 조건을 찾고 싶다. 인자의 수준으로서는, ℃(), ℃(), ℃(), ℃()의 4개를 잡았다. 과거의 경험에 비추어 보면 날짜에 따라서 수율에 변동을 보이므로 날짜를 인자()로 잡아 랜덤화블록계획에 의해 실험을 실시한 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 분산분석표를 작성하여 데이터를 분석하라. (10점)
4. 참고문헌
2. 반복이 일정하지 않은 1원배치의 데이터가 다음과 같을 때 의 모평균의 95% 신뢰구간추정치는? (10점)
3. 어떤 화학 공정에서는 제품의 수율을 ()을 높이기 위한 공장 실험을 하고 싶다. 인자는 반응온도()이며, 이의 최적 조건을 찾고 싶다. 인자의 수준으로서는, ℃(), ℃(), ℃(), ℃()의 4개를 잡았다. 과거의 경험에 비추어 보면 날짜에 따라서 수율에 변동을 보이므로 날짜를 인자()로 잡아 랜덤화블록계획에 의해 실험을 실시한 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 분산분석표를 작성하여 데이터를 분석하라. (10점)
4. 참고문헌
본문내용
5 3 7 5 4 5 6
9 12 11 8
위 표를 아래와 같이 정리한다.
9 4 5 3 0
6 5 3 7 5 4 5 6
9 12 11 8
합계 21
합계 41
합계 40
총합계 102
(참고로 , 의 경우 각각의 평균값과 r값으로 바꾸어 계산하면 된다.)
3. 어떤 화학 공정에서는 제품의 수율을 ()을 높이기 위한 공장 실험을 하고 싶다. 인자는 반응온도()이며, 이의 최적 조건을 찾고 싶다. 인자의 수준으로서는, ℃(), ℃(), ℃(), ℃()의 4개를 잡았다. 과거의 경험에 비추어 보면 날짜에 따라서 수율에 변동을 보이므로 날짜를 인자()로 잡아 랜덤화블록계획에 의해 실험을 실시한 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 분산분석표를 작성하여 데이터를 분석하라. (10점)
77.7
76.2
77.4
78.1
77
81.9
78.2
78.2
78.4
79
79.3
78.2
80.1
79.7
78
77.0
78.0
78.1
78.4
77
주어진 표를 다음과 같이 정리한다.
합
평균
77.7
76.2
77.4
78.1
77
386.4
77.28
81.9
78.2
78.2
78.4
79
395.7
79.14
79.3
78.2
80.1
79.7
78
395.3
79.06
77.0
78.0
78.1
78.4
77
388.5
77.7
합
315.9
310.6
313.8
314.6
311
1565.9
평균
78.975
77.65
78.45
78.65
77.75
78.295
1) 변동의 계산
2) 자유도 계산
3) 분산분석표 작성
요인
제곱합
자유도
평균제곱
A
13.4175
3
4.4725 (=13.4175/3)
4.513 (=4.4725/0.991)
B
5.302
4
1.3255 (=5.302/4)
E
11.89
12
0.991 (=11.89/2)
T
30.6095
19
4) 교재의 F분포표에서 F(3, 12; 0.01)=5.95이다. 즉, 분자 자유도 3, 분모 자유도 12인 F분포에서 오른쪽꼬리에서 누적한 면적이 0.01일 때 F값이 5.95이다.
R코드 qf(0.99, df1=3, df2=12, lower.tail=TRUE)로 구할 수도 있다.
분산분석표에서 검정통계량 의 값 4.513이 유의수준 에서의 F분포 값 5.95보다 작으므로 귀무가설을 채택한다. 따라서 반응온도에 따라 제품의 수율에 차이가 없음을 알 수 있다.
4. 참고문헌
실험계획과응용, 백재욱·조진남, 한국방송통신대학교출판문화원, 2017.
9 12 11 8
위 표를 아래와 같이 정리한다.
9 4 5 3 0
6 5 3 7 5 4 5 6
9 12 11 8
합계 21
합계 41
합계 40
총합계 102
(참고로 , 의 경우 각각의 평균값과 r값으로 바꾸어 계산하면 된다.)
3. 어떤 화학 공정에서는 제품의 수율을 ()을 높이기 위한 공장 실험을 하고 싶다. 인자는 반응온도()이며, 이의 최적 조건을 찾고 싶다. 인자의 수준으로서는, ℃(), ℃(), ℃(), ℃()의 4개를 잡았다. 과거의 경험에 비추어 보면 날짜에 따라서 수율에 변동을 보이므로 날짜를 인자()로 잡아 랜덤화블록계획에 의해 실험을 실시한 결과 다음과 같은 데이터를 얻었다. 분산분석표를 작성하여 데이터를 분석하라. (10점)
77.7
76.2
77.4
78.1
77
81.9
78.2
78.2
78.4
79
79.3
78.2
80.1
79.7
78
77.0
78.0
78.1
78.4
77
주어진 표를 다음과 같이 정리한다.
합
평균
77.7
76.2
77.4
78.1
77
386.4
77.28
81.9
78.2
78.2
78.4
79
395.7
79.14
79.3
78.2
80.1
79.7
78
395.3
79.06
77.0
78.0
78.1
78.4
77
388.5
77.7
합
315.9
310.6
313.8
314.6
311
1565.9
평균
78.975
77.65
78.45
78.65
77.75
78.295
1) 변동의 계산
2) 자유도 계산
3) 분산분석표 작성
요인
제곱합
자유도
평균제곱
A
13.4175
3
4.4725 (=13.4175/3)
4.513 (=4.4725/0.991)
B
5.302
4
1.3255 (=5.302/4)
E
11.89
12
0.991 (=11.89/2)
T
30.6095
19
4) 교재의 F분포표에서 F(3, 12; 0.01)=5.95이다. 즉, 분자 자유도 3, 분모 자유도 12인 F분포에서 오른쪽꼬리에서 누적한 면적이 0.01일 때 F값이 5.95이다.
R코드 qf(0.99, df1=3, df2=12, lower.tail=TRUE)로 구할 수도 있다.
분산분석표에서 검정통계량 의 값 4.513이 유의수준 에서의 F분포 값 5.95보다 작으므로 귀무가설을 채택한다. 따라서 반응온도에 따라 제품의 수율에 차이가 없음을 알 수 있다.
4. 참고문헌
실험계획과응용, 백재욱·조진남, 한국방송통신대학교출판문화원, 2017.
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