Элементы дисперсионного анализа в физическом практикуме
Как цитировать
Аннотация
Экспериментальная деятельность является ключевой при формировании компетенций студентов физических и химических направлений, что отражено в современных федеральных образовательных стандартах. Особую актуальность, при этом, приобретают навыки построения математических моделей изучаемых явлений. Традиционно при обработке данных физического эксперимента применяются статистические методы, которые позволяют определить ошибки измерений, выявить выбросы и оценить средние значения с учетом абсолютной и относительной погрешностей. В последнее время, во всех областях естественно-научного знания нашел свое применение дисперсионный анализ. Он является эффективным методом при изучении экспериментальных данных, так как позволяет пронаблюдать влияние различных факторов на исход опыта. В работе представлен пример расширения этих процедур и использование дисперсионного анализа на практикуме по физике для студентов физических направлений в Вузе. Целью данной статьи является изучение возможностей применения дисперсионного анализа при тестировании работы нескольких лабораторных приборов для определения удельного сопротивления металла. Постановка и решение такой задачи, при наличии ряда одинаковых установок, дает студентам возможность расширить свои представления о применении аппарата теории вероятностей и математической статистики.
Ключевые слова
Библиографические ссылки
Гольдварг Т.Б., Петрович Э.В., Сумьянова Е.В. Методика преподавания лабораторного практикума общей физики в высшей школе Современное педагогическое образование. 2020. № 10. С. 41-46.
Корнев К.П., Корнева И.П. Математическая обработка результатов измерений в физическом практикуме // Вестник Балтийского федерального университета им. Канта И. Серия: Физикоматематические и технические науки. 2015. №10.
Маркин Н.С. Основы теории обработки результатов измерений. М.: Изд. стандартов, 1991.
Подживотов Н.Ю. Оценка результатов испытаний с помощью однофакторного дисперсионного анализа // Труды ВИАМ. 2022. № 8 (114). С. 12.
Шеффе Г. Диспеpсионный анализ. М.: Наука, 1980. 512 с.
Budde J., Variance analysis and linear contracts in agencies with distorted performance measures. Management Accounting Research, vol. 20, no. 3, pp. 166-176, 2009.
Тhoma S.J. Pfaff, Sipos Maksim, Sullivan M.C., Thompson B.G., Tran Max M. The Use of Statistics in Experimental Physics Mathematics Magazine 2013 86(2): 120-131.