Уникальные программы

«СТ-5». 1) Анализ одной выборки. 2) Анализ выборок (внутрилабораторный и межлабораторный эксперимент). 3) Анализ линейный регрессионный и корреляционный. 4) Анализ нелинейный регрессионный и корреляционный. Все виды анализа данных проводятся с учетом: наличия достоверных значений измеряемых величин; определения функций распределений; технологических допусков или норм погрешности; допустимой доли промахов; отбросом промахов с учетом эффектов маскировки и асимметрии; определения рабочей области измерений с рекомендацией необходимости разбиения градуировочной функии на части; квалиметрической оценкой результатов измерения.

«СТИНГЕР». Решение многомерных задач (расчет значений параметров по данным эксперимента и выбранным целевым уравнениям с расчетом метрологических характеристик.

«РАВНОВЕСИЯ» Моделирование равновесий с учетом образования полиядерных, гетероядерных, гетеролигандных, оксидов, оксогидроксидов, также учитываются циклические равновесия. Кроме классического критерия условия пересыщенности (произведения растворимости) используется два дополнительных условия пересыщенности и пять видов механизмов образования гетерогенной системы.

«ТИТРОВАНИЕ». Обработка данных потенциометрического титрования кислот, оснований, солей металлов основаниями или лигандами (с учетом образования осадков различного состава).

«ДИФФУЗИЯ». Обработка данных по внедрению примесей (ионов металлов) в твердое тело (в поликристаллические пленки или нанокристаллы). Проводится учет влияния на процесс концентрации лигандов и ионов металлов. Учитывается три стадии диффузии: 1. Диффузия на границе раздела фаз. 2. Диффузия на поверхности монокристаллов. 3. Диффузия внутри монокристаллов.


ЛЕКЦИЯ 6. КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Количественная статистическая обработка результатов измерений производится для решения следующих вопросов:

- замены исходных многочисленных данных несколькими (обычно двумя - тремя) величинами, которые могут достаточно надежно отражать исходную информацию;

- получения количественных характеристик надежности данных;

- определения необходимого (оптимального) количества измерений;

- выделения и определения изменений измеряемой величины от влияния различных факторов;

- *установление закона распределения случайной величины.

Важно отметить, что методы статистического анализа не могут обеспечить правильности и точности полученных данных, т.к. эти данные могут содержать систематические погрешности, не выявляемые и не устраняемые методами статистического анализа, а также критериями определения точности являются технологические параметры оценки результатов измерений. Методические вопросы получения достоверных экспериментальных данных рассматриваются метрологией, а способы и пути устранения систематических погрешностей являются специфическими для каждого конкретного случая.

Поскольку истинное значение измеряемой величины имеет некоторую неопределенность, её заменяют действительным (достоверным) значением. Под достоверным значением физической величины понимают ее значение, найденное опытным путем, и настолько приближающееся к истинному, что оно принимается вместо него (становится незначимой разница между ними).