Московский государственный университет печати




         

Технология послепечатных процессов

Лабораторный практикум



Технология послепечатных процессов
Начало
Печатный оригинал
Об электронном издании
Оглавление

Введение

Методические указания

1.

Лабораторная работа № 1.
Исследование технологических свойств клеев и клеевых соединений

А. Определение сухого остатка клея и его пластификация

1.1.

Краткий аналитический обзор

1.2.

Материалы, приборы и методика исследования

1.3.

Порядок проведения работы

1.4.

Результаты работы

Б. Определение условной вязкости клея

1.5.

Краткий аналитический обзор

1.6.

Материалы, приборы и методика исследования

1.7.

Порядок проведения работы

1.8.

Результаты экспериментов

1.9.

Обсуждение результатов и заключение

2.

Лабораторная работа №2.
Исследование зависимости условной вязкости лаков и клеев от объемной доли растворителя

2.1.

Краткий аналитический обзор

2.2.

Материалы, приборы и методика исследования

2.3.

Порядок проведения работы

2.4.

Результаты работы

2.5.

Обсуждение результатов и заключение

3.

Лабораторная работа №3.
Исследование влияния режимов фрезерования корешков блоков на качество подготовки их поверхности и прочность клеевого бесшвейного скрепления при использовании ПВАД

3.1.

Краткий аналитический обзор

3.2.

Материалы, приборы и методика исследования

3.3.

Порядок проведения работы

3.4.

Результаты экспериментов

3.5.

Обсуждение результатов и заключение

3.6.

Указания по технике безопасности

4.

Лабораторная работа №4.
Исследование качества фрезерования и клеевого бесшвейного скрепления блоков при использовании термоклея

4.1.

Краткий аналитический обзор

4.2.

Материалы, оборудование, приборы и методика проведения работы

4.3.

Порядок проведения работы

4.4.

Результаты экспериментов

4.5.

Обсуждение результатов и заключение

5.

Лабораторная работа №5.
Исследование факторов, влияющих на точность разрезки бумаги в стопе

5.1.

Краткий аналитический обзор

5.2.

Оборудование, инструменты, материалы и методика исследования

5.3.

Порядок выполнения работы

5.4.

Результаты экспериментов

5.5.

Обсуждение результатов и заключение

6.

Лабораторная работа №6.
Исследование факторов, влияющих на качество фальцовки оттисков на комбинированной фальцевальной машине

6.1.

Краткий аналитический обзор

6.2.

Оборудование, инструменты, материалы и методика исследования

6.3.

Порядок проведения работы

6.4.

Результаты экспериментов

6.5.

Обсуждение результатов и заключение

7.

Лабораторная работа №7.
Исследование влияния операций обработки книжных блоков на стойкость корешка к сдвигу

7.1.

Краткий аналитический обзор

7.2.

Оборудование, приборы, материалы и методика исследования

7.3.

Порядок проведения работы

7.4.

Результаты экспериментов

7.5.

Обсуждение результатов и заключение

8.

Лабораторная работа №8.
Сравнительная характеристика способов сушки полуфабрикатов

8.1.

Краткий аналитический обзор

8.2.

Материалы и методика исследования

8.3.

Порядок проведения работы

8.4.

Результаты экспериментов

8.5.

Обсуждение результатов и заключение

8.6.

Указания по технике безопасности

9.

Лабораторная работа №9.
Оценка качества переплетных крышек в процессе их изготовления

9.1.

Краткий аналитический обзор

9.2.

Инструменты, материалы и методика исследования

9.3.

Порядок выполнения работы

9.4.

Результаты экспериментов

9.5.

Обсуждение результатов и заключение

10.

Лабораторная работа №10.
Исследование влияния режимов блинтового тиснения на величину деформаций и характер релаксации переплетных крышек

10.1.

Краткий аналитический обзор

10.2.

Оборудование, материалы и методика исследования

10.3.

Порядок выполнения работы

10.4.

Результаты экспериментов

10.5.

Обсуждение результатов и заключение

10.6.

Указания по технике безопасности

11.

Лабораторная работа №11.
Исследование влияния режимов тиснения полиграфической фольгой на переплетных крышках на качество изображения

11.1.

Краткий аналитический обзор

11.2.

Оборудование, инструменты, материалы и методика исследования

11.3.

Порядок выполнения работы

11.4.

Результаты работы

11.5.

Обсуждение результатов и заключение

11.6.

Указания по технике безопасности

12.

Лабораторная работа №12.
Оценка качества выполнения брошюровочно-переплетных процессов в готовой книге

12.1.

Краткий аналитический обзор

12.2.

Приборы, инструменты и методика исследования

12.3.

Порядок выполнения работы

12.4.

Результаты работы

12.5.

Обсуждение результатов и заключение

13.

Лабораторная работа №13.
Блинтовое тиснение. Тиснение фольгой

13.1.

Краткий аналитический обзор

13.2.

Оборудование, инструменты, материалы и методика исследования

13.3.

Порядок выполнения работы

13.4.

Результаты работы

14.

Лабораторная работа №14.
Конгревное тиснение

14.1.

Краткий аналитический обзор

14.2.

Оборудование, инструменты и материалы

14.3.

Порядок выполнения работы

14.4.

Результаты работы

15.

Лабораторная работа №15.
Оценка качественных показателей печатной продукции с припрессованной пленкой

15.1.

Краткий аналитический обзор

15.2.

Материалы и методика исследования

15.3.

Порядок проведения работы

15.4.

Результаты работы

15.5.

Обсуждение результатов

16.

Лабораторная работа №16.
Обработка экспериментальных данных

16.1.

Краткий аналитический обзор

16.1.1.

Метод наименьших квадратов в простейшем случае двумерного пространства (на плоскости). Уравнение регрессии

16.1.2.

Статистическое оценивание парной корреляции и регрессии

16.1.3.

Нелинейная парная регрессия

16.1.4.

Алгоритм расчета на ЭВМ оптимальной формы связи между двумя переменными физическими величинами

16.2.

Порядок выполнения работы

16.2.1.

Определение параметров линейной связи

16.2.2.

Построение точечного графика фактических данных и линии регрессии

16.2.3.

Установление статистической значимости и общего качества уравнения линейной регрессии в Excel

16.2.4.

Установка параметров нелинейной регрессии

17.

Задачи для самостоятельной работы

18.

Литература

Указатели
21   указатель иллюстраций
Рис.16.1. Расчет параметров линейной парной регрессии Рис.16.2. Упрощенная панель функции СРЗНАЧ Рис. 16.3. Упрощенная панель функции СТАНДОТКЛОН Рис. 16.4. Панель функции КОРРЕЛ Рис. 16.5. Панель функции НАКЛОН - углового коэффициента связи (параметра b) Рис. 16.6. Панель функции ОТРЕЗОК - свободного члена уравнения (параметра а) Рис. 16.7. График фактических данных и линии регрессии с уравнением регрессии и коэффициентом детерминации Рис. 16.8. Определение коэффициента детерминации Рис. 16.9 Рис. 16.10. Расчет показателей статистической значимости Рис. 16.11. Упрощенная панель функции обратного распределения Стъюдента Рис. 16.12. Упрощенная панель функции распределения Стъюдента Рис. 16.13. Упрощенная панель функции обратного распределения Фишера Рис. 16.14. Упрощенная панель функции распределения Фишера

Продолжительность работы 12 часов

По полученным в ходе исследования данным необходимо построить парные зависимости типа <?xml version="1.0"?>
. К так называемым парным зависимостям типа <?xml version="1.0"?>
относится подавляющее большинство всех формул, используемых в естественнонаучных и технических дисциплинах. По результатам экспериментов такие формулы обычно строили, применяя метод наименьших квадратов, однако только в последнее время, с появлением новейших ЭВМ, пригодных для выполнения расчетов очень большого объема, удается построить парные зависимости оптимальной формы.

Сама по себе процедура линейного парного регрессионного анализа (метода наименьших квадратов на плоскости) очень проста, и для ее выполнения достаточно ПК. Эту процедуру можно выполнять и вручную.

Пусть имеется n пар наблюдений значений функции отклика <?xml version="1.0"?>
, полученных при зафиксированных значениях независимой переменной фактора <?xml version="1.0"?>
. Для графического изображения этих пар наблюдений в виде экспериментальных точек с координатами х, у на плоскости применяется система декартовых координат.

Задача линейного регрессионного анализа (метода наименьших квадратов) состоит в том, чтобы, зная положение точек на плоскости, так провести линию регрессии, чтобы сумма квадратов отклонений <?xml version="1.0"?>
вдоль оси <?xml version="1.0"?>
(ординаты) этих точек U от проведенной прямой была минимальной.

Для проведения вычислений по классическому методу наименьших квадратов (для проведения регрессионного анализа) к выдвигаемой гипотезе (к форме уравнения регрессии) предъявляется такое требование: это уравнение должно быть линейным по параметрам или допускать возможность линеаризации. Так, например, процедура проведения регрессионного анализа одинакова для уравнений <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
, так как подстановка <?xml version="1.0"?>
приводит второе уравнение к первому. Для простоты предположим, что при проведении парного линейного регрессионного анализа имеем дело только с уравнением прямой линии.

Уравнение прямой на плоскости в декартовых координатах

<?xml version="1.0"?>
, (16.1)

где <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
- постоянные числа, геометрическая интерпретация которых дана ниже. Учитывая это, задачу метода наименьших квадратов аналитически можно выразить следующим образом:

<?xml version="1.0"?>
(16.2)

где <?xml version="1.0"?>
, или

<?xml version="1.0"?>
(16.3)

Формулы (16.2) и (16.3) словами кратко можно выразить так: сумма квадратов отклонений вдоль оси <?xml version="1.0"?>
должна быть минимальной (принцип Лежандра).

Построенная таким образом линия регрессии позволяет в данном случае с некоторой вероятностью предсказать в некотором интервале значений х любые значения функции у при отсутствующих в таблице значениях фактора х.

Для решения задачи, поставленной в формуле (16.2), необходимо в каждом конкретном случае вычислить значения коэффициентов <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
, минимизирующие сумму отклонений U. Для этого необходимо вычислить частные производные функции U по коэффициентам <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
и приравнять их к нулю:

<?xml version="1.0"?>
(16.4)

Решая эту систему уравнений, находим искомые значения <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
. Систему (16.4) называют системой нормальных уравнений. В формулу (16.4) подставим значение U из формулы (16.2) и одновременно выполним операцию дифференцирования:

<?xml version="1.0"?>
(16.5)

Преобразуем полученную систему нормальных уравнений:

<?xml version="1.0"?>
(16.6)

В формуле (16.6) и далее для краткости у знака суммы <?xml version="1.0"?>
опущены индексы. Систему (16.6) решаем с помощью определителей:

<?xml version="1.0"?>

где <?xml version="1.0"?>
- главный определитель. Имеем:

<?xml version="1.0"?>

<?xml version="1.0"?>

<?xml version="1.0"?>

откуда

<?xml version="1.0"?>

<?xml version="1.0"?>

Для у в литературе можно встретить следующие наименования: функция отклика, зависимая переменная, предикатор. Х называют входной переменной, независимой переменной, фактором, регрессором.

Для вычисления коэффициента парной корреляции применяется формула с использованием средних:

<?xml version="1.0"?>

Для статистического оценивания коэффициентов регрессии проверяют нуль-гипотезу <?xml version="1.0"?>
, т.е. проверяют, отличается ли статистически значимо оценка коэффициента регрессии от нуля. Границу значимости устанавливают на основании критерия Стьюдента <?xml version="1.0"?>
:

<?xml version="1.0"?>

где <?xml version="1.0"?>
- табличное значение критерия Стьюдента при степени свободы n - 2 и уровне доверия p; <?xml version="1.0"?>
- стандартное отклонение ошибок регрессии.

<?xml version="1.0"?>

Оценку значимости коэффициента парной корреляции (проверку наличия корреляции) выполняют по формуле

<?xml version="1.0"?>

Для этой же цели можно использовать критерий - критическое значение коэффициента корреляции <?xml version="1.0"?>
, при этом значение коэффициента корреляции сравнивается с его критическим табличным значением: <?xml version="1.0"?>
.

Для проверки значимости уравнения регрессии в целом используют F-критерий Фишера, при этом общую дисперсию <?xml version="1.0"?>
сравнивают с остаточной дисперсией <?xml version="1.0"?>
. Для того, чтобы уравнение регрессии адекватно описывало результаты экспериментов, необходимо выполнения условия:

<?xml version="1.0"?>

В том случае, когда по правилам гипотеза линейности может быть отброшена или когда при графическом изображении точек нелинейность явно просматривается «на глаз», есть смысл получить по экспериментальным данным нелинейную (квадратичную или высших порядков) формулу парной зависимости. При этом можно рассчитывать, что нелинейная формула даст меньшую остаточную дисперсию <?xml version="1.0"?>
, т.е. лучше предскажет результаты опытов.

Формулу парной квадратичной регрессии можно представить в виде

<?xml version="1.0"?>

Аналогично запишем формулу кубичной регрессии:

<?xml version="1.0"?>

Коэффициенты квадратичного уравнения a, b и c можно найти, решая следующую систему нормальных уравнений с тремя неизвестными:

<?xml version="1.0"?>

Аналогично пишутся системы уравнений для получения парной зависимости любого порядка.

Используя метод наименьших квадратов, можно построить практически любые формы нелинейной парной связи. Для этого используют линеаризующие преобразования.

В табл. 16.1 приведены часто встречающиеся парные зависимости и линеаризующие преобразования переменных.

Таблица 16

Часто встречающиеся парные зависимости и линеаризующие преобразования переменных

№ п/п Функция Линеаризующие преобразования
Преобразование переменных Выражения для величин и
1 y 1/x
2 1/y x
3 x/y x
4 lgy x lg lg
5 lny x ln
6 1/y
7 lgy lgx lg
8 y lgx
9 1/y x / 1/
10 1/y 1/x / 1/
11 lny 1/x ln
12 y

    1. Вычисление сумм <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
и средних значений <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
.

    2. Вычисление промежуточных величин:

    <?xml version="1.0"?>

    <?xml version="1.0"?>

    3. Вычисление коэффициентов линейной регрессии:

    <?xml version="1.0"?>

    4. Вычисление остаточной дисперсии для линейной формы:

    <?xml version="1.0"?>

    5. Вычисление промежуточной величины:

    <?xml version="1.0"?>

    6. Вычисление коэффициента корреляции:

    <?xml version="1.0"?>

    7. Сравнение <?xml version="1.0"?>
с табличным значением <?xml version="1.0"?>
. Если <?xml version="1.0"?>
то имеется статистически значимая линейная связь между величинами у и х. Не выполняться это условие может по двум причинам: 1) между изучаемыми переменными нет связи; 2) связь есть, но нелинейная, тогда переходят к п. 9 для расчета коэффициентов нелинейных моделей.

    8. Проверка адекватности линейной модели (сравнение <?xml version="1.0"?>
с <?xml version="1.0"?>
). Если модель неадекватно описывает процесс, то переходят к п. 9 для расчета коэффициентов нелинейных моделей.

    9. Расчет по уравнениям коэффициентов квадратичной, кубичной и т.д. форм связи до тех пор, пока <?xml version="1.0"?>
не начнет увеличиваться.

    10. Проверка функций по таблицам (вычисление коэффициентов и остаточных дисперсий).

    11. Выбор оптимальной формы связи по минимальной остаточной дисперсии.

Цель работы : ознакомиться с корреляционно-регрессионным анализом с помощью электронных таблиц Excel, используя данные экспериментов, проведенных в предыдущих лабораторных работах.

Будем определять параметры линейной парной регрессии вида <?xml version="1.0"?>
.

Рассмотрим разнообразные возможности решения этого вопроса, которые могут потребоваться в зависимости от ситуации.

    1.Для установки параметров (коэффициентов) линейной связи введем данные рядов X и Y - наблюдаемую статистику независимой и зависимой переменной, в ячейки, адреса которых представлены на рис.16.1. Рис.16.1. Расчет параметров линейной парной регрессии

    2.В ячейке С3 подсчитаем среднее значение ряда X. Для этого вызовем функцию СРЗНАЧ (Мастер функций - Статистические - СРЗНАЧ) и на появившейся панели функции введем адрес диапазона ряда Х - А2:А10 (рис. 16.2 Рис.16.2. Упрощенная панель функции СРЗНАЧ).

    3.В ячейку D4 введем среднее значение ряда Y, проделав аналогичную операцию, введя на панели функции СРЗНАЧ адрес ряда Y - В2:В10.

    4. В ячейке С6 подсчитаем стандартное отклонение ряда X, вызвав функцию СТАНДОТКЛОН и введя диапазон ряда X, как это показано на рис. 16.3. Рис. 16.3. Упрощенная панель функции СТАНДОТКЛОН

    В ячейку D6 введем стандартное отклонение ряда Y, проделав аналогичную операцию.

    5. В ячейке С8 подсчитаем коэффициент корреляции. Для этого существует функция КОРРЕЛ, в окнах панели которой необходимо ввести адреса диапазонов как ряда X, так и ряда Y (рис. 16.4 Рис. 16.4. Панель функции КОРРЕЛ).

    6. Угловой коэффициент связи (параметр b) подсчитывается по формуле

    <?xml version="1.0"?>
,

    где r - коэффициент корреляции; <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
- стандартные отклонения соответственно независимой и зависимой переменных.

Параметр а устанавливается по формуле:

<?xml version="1.0"?>

где <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
- средние значения зависимой и независимой переменных.

Тогда параметры b и а, учитывая адреса показателей, установим по формулам:

=C8*D6/C6

=D3-C11*C3

Параметры линейной парной регрессии можно рассчитать и сразу. Для этого в Excel существуют функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК. Функция НАКЛОН служит для определения углового коэффициента связи b, а функция ОТРЕЗОК - для определения свободного члена уравнения a. На панели соответствующих функций необходимо ввести адреса диапазонов Y и Х (рис. 16.5 Рис. 16.5. Панель функции НАКЛОН - углового коэффициента связи (параметра b) и 16.6 Рис. 16.6. Панель функции ОТРЕЗОК - свободного члена уравнения (параметра а)).

Кроме перечисленных возможностей, существует еще и следующая. Построим график по имеющимся данным. Для чего выделим область данных Х и Y в таблице, вызовем «Мастер диаграмм (шаг 1 из 4)», выберем тип диаграммы «Точечная». После щелчка левой кнопкой по команде «Далее» попадаем на панель «Мастера диаграмм (шаг 2 из 4): источник данных диаграммы». Так как наши данные расположены в таблице по столбцам, то отмечаем «ряды в столбцах». По команде «Далее» переходим на панель «Мастера диаграмм (шаг 3 из 4): параметры диаграммы». Здесь на панели «Заголовки» можно дать названия диаграммы, осей X и Y, на панели «Линии сетки» выбрать основные и промежуточные оси, на панели «Легенда» добавить легенду и разместить ее в нужном месте диаграммы. После щелчка левой кнопкой мыши по команде «Далее» попадаем на панель «Мастера диаграмм (шаг 4 из 4): размещение диаграммы». На этой панели мы можем разместить диаграмму на том же листе или на отдельном.

Щелкнув правой кнопкой мыши по области построения диаграммы мы увидим команды для входа на рассмотренные панели «Мастера диаграмм», с помощью которых можем откорректировать параметры диаграммы. Кроме того, мы можем войти на панель «Формат области построения». С помощью этой панели можно установить вид рамки (обычная, невидимая, другая); тип линии, ее цвет и толщину; вид заливки (обычная, прозрачная) и способ заливки.

Щелкнув дважды левой кнопкой по одной из осей, можно войти на панель «Формат оси», на которой можно настроить параметры оси.

На построенной диаграмме выделим график функции, щелкнув по одной из точек графика левой кнопкой мыши. Выделение обозначается светлыми маркерами на функции. Нажав правую кнопку мыши, выведем контекстное меню: Формат рядов данных … ; Тип диаграммы … ; Исходные данные … ; Добавить линию тренда … ; Очистить.

Выберем опцию «Добавить линию тренда». В панели линии тренда во вкладке «Тип» надо выбрать тип функции (по умолчанию выбирается «Линейная»).

Во вкладке «Параметры» введем название тренда (теоретической кривой) и установим флажки «показывать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (<?xml version="1.0"?>
)», т.е. коэффициент детерминации.

В результате на диаграмме появится вид теоретической кривой - тренда, ее параметры и коэффициент детерминации (рис. 16.7 Рис. 16.7. График фактических данных и линии регрессии с уравнением регрессии и коэффициентом детерминации).

    1. Рассчитаем сначала коэффициент детерминации и рассмотрим его понятие. Для этого в столбце F рассчитаем вариацию <?xml version="1.0"?>
- в ячейку F2 впишем формулу (B2-$D$3)^2 и скопируем формулу в ячейки F3:F10 (рис. 16.8 Рис. 16.8. Определение коэффициента детерминации). В ячейке F11 просуммируем ячейки F2:F10. В столбце G посчитаем вариацию остатков <?xml version="1.0"?>
, в ячейке G11 его сумму, а в столбце Н - вариацию регрессии <?xml version="1.0"?>
, в ячейке G11 - его сумму.

    Обозначим <?xml version="1.0"?>
через TSS (total sum of squares) - вся дисперсия; <?xml version="1.0"?>
- как ESS (error sum of squares) - необъясненная дисперсия; <?xml version="1.0"?>
- как RSS (regression sum of squares) - объясненная часть всей дисперсии.

    Тогда можно записать: TSS = ESS + RSS.

    Коэффициент детерминации будет равен<?xml version="1.0"?>
и представляет собой долю объясненной дисперсии. Он по данной формуле рассчитан в ячейке F16. А в ячейке F17 коэффициент детерминации определен с использованием функции KB ПИРСОН.

    2. Перейдем к расчету показателей статистической значимости. Проведем предварительные вычисления, показанные на рис. 16.9 Рис. 16.9, которые потребуются для дальнейших вычислений.

На рис. 16.10 Рис. 16.10. Расчет показателей статистической значимости представлены результаты расчетов показателей статистической значимости. Стандартное отклонение остатков регрессии определено с помощью функции СТАНДОТКЛОН к ряду остатков регрессии, рассчитанной в ячейках К2:K11.

Стандартное отклонение ошибок регрессии определяется по формуле:

<?xml version="1.0"?>

Для этого в ячейке M14 введена формула =(1/(9-2)*G11)^0,5. Для расчета стандартного отклонения ошибок регрессии применима также функция СТОШYX.

Дисперсия параметра b равна:

<?xml version="1.0"?>

Для расчета дисперсии параметра b в ячейке M16 введена формула G11/L11/(9 - 2), можно также - (M14^2)/L11.

В ячейке M17 рассчитано стандартное отклонение параметра b как корень квадратный из дисперсии.

В ячейке M17 рассчитана t-статистика параметра b как отношение величины параметра к его стандартному отклонению: =С11/M17.

В ячейке M19 рассчитана дисперсия параметра а по формуле:

<?xml version="1.0"?>

В ячейках М20 и М21 аналогично рассчитаны стандартное отклонение и t-статистика параметра a.

Критическое значение t-статистики рассчитано в ячейке М23 с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР, в панели которой (рис. 16.11 Рис. 16.11. Упрощенная панель функции обратного распределения Стъюдента) вводятся значения пороговой значимости (вероятность) 0,05 и степени свободы (n-m-1), где m - количество независимых переменных.

Вероятность распределения t-статистики за пределами пороговой значимости можно установить с помощью функции СТЬЮДРАСП, на панели которой в качестве Х необходимо установить адрес ячейки с расчетом величины t-статистики, степени свободы (n-m-1) и учет порогов (хвостов) распределения с двух сторон - 2 (рис. 16.12 Рис. 16.12. Упрощенная панель функции распределения Стъюдента).

Тогда вероятность распределения t-статистики в пределах указанной вероятности (0,95) устанавливается как (1 - СТЬЮДРАСП), что сделано для параметра b в ячейке М26, а для параметра а - в ячейке М28.

Необходимо отметить, что проверка значимости коэффициента парной линейной регрессии (параметра b) эквивалентна проверке значимости коэффициента корреляции.

Показатель F-статистики рассчитывается по формуле:

<?xml version="1.0"?>

где <?xml version="1.0"?>
- коэффициент детерминации.

Для расчета F-статистики в ячейке М29 введена формула =(9-2)F16/(1-F16). Критическое значение F-статистики устанавливается с помощью функции FРАСПОБР, в панели которой устанавливается пороговая значимость - 0,05, степени свободы - (n-m-1), нашем примере она равна 7, и m равен 1 (рис. 16.13 Рис. 16.13. Упрощенная панель функции обратного распределения Фишера). Вероятность F-статистики можно установить с помощью функции FРАСП (рис.16.14 Рис. 16.14. Упрощенная панель функции распределения Фишера).

Параметры нелинейных регрессий в Excel можно устанавливать несколькими методами.

Регрессию можно привести к линейному виду, а затем установить параметры регрессии с помощью функций, перечисленных выше. Например, степенную функцию можно сначала прологарифмировать.

Основные возможности заложены в опции «Линия тренда». В данной опции, кроме линейной функции, предусмотрены возможности установления параметров логарифмической, полиномиальной, степенной, экспоненциальной функций. Чтобы воспользоваться этой опцией, необходимо построить диаграмму, активизировать график функции, правой кнопкой мыши открыть контекстно-зависимое меню и выбрать команду «Вставить линию тренда», в меню «Тип» выбрать вид функции, в меню «Параметры» установить флажки «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации <?xml version="1.0"?>
».

1. Для форматов блоков <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
определить формат и долю бумажного листа <?xml version="1.0"?>
.

2. Определить, на сколько частей необходимо разрезать перед фальцовкой отпечатанные листы, если формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, тираж отпечатан на бумаге форматом <?xml version="1.0"?>
; <?xml version="1.0"?>
, а книжные блоки будут комплектоваться из тетрадей объемом <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
.

3. Рассчитать максимальное число листов <?xml version="1.0"?>
форзацной бумаги поверхностной плотностью <?xml version="1.0"?>
, которое можно разрезать на резальной машине БР-82, если максимальная высота стопы равна <?xml version="1.0"?>
, объемная масса бумаги <?xml version="1.0"?>
, а коэффициент спрессованности стопы <?xml version="1.0"?>
.

4. Определить, на какую величину необходимо установить в кассетной фальцевальной машине упоры кассет в первой, второй и третьей секциях при трехсгибной перпендикулярной фальцовке, если фальцуемые листы имеют формат <?xml version="1.0"?>
.

5. Издание формата <?xml version="1.0"?>
объемом <?xml version="1.0"?>
комплектуется из 32-страничных тетрадей и имеет вклейки: двухстраничные к страницам 1 (фронтиспис), 160 и 329; четырехстраничные к страницам 81, 192, 241. Составить таблицу вклеек для этого издания, указав в ней порядковый номер тетрадей в блоке, число страниц в тетрадях, нумерацию страниц и тип вклеек и форзацев.

6. Нарисовать схему раскроя форзацной бумаги и подсчитать отходы при раскрое <?xml version="1.0"?>
для издания формата и доли листа <?xml version="1.0"?>
, если форзацы будут раскраиваться из бумаги формата <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
.

7. Нарисовать схему раскроя форзацной бумаги и подсчитать отходы при раскрое <?xml version="1.0"?>
для издания формата и доли листа <?xml version="1.0"?>
, если форзацы будут раскраиваться из бумаги форматов <?xml version="1.0"?>
и <?xml version="1.0"?>
.

8. Нарисовать схему переплетной крышки типа 5 и определить размеры ее деталей и готовой крышки, если формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, объем 20 п. л., толщина бумаги d = 80 мкм, коэффициент спрессованности <?xml version="1.0"?>
, корешок кругленый с отогнутыми фальцами.

9. Определить размеры деталей и начертить схему переплетной крышки типа 7, если формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, объем 10 п. л., толщина трехсгибной тетради <?xml version="1.0"?>
, корешок прямой.

10. Определить размеры картонных сторонок для переплетной крышки типа 7 и наиболее экономичный формат картона для издания форматом <?xml version="1.0"?>
с длиной дуги кругленого и с отогнутыми фальцами корешка <?xml version="1.0"?>
. Нарисовать рисунок раскроя картона и рассчитать размеры срезаемых кромок при раскрое листов на полосы и полос на сторонки.

11. Издание в обложке формата и доли бумажного листа (в дальнейшем - формата) <?xml version="1.0"?>
имеет объем <?xml version="1.0"?>
; формата <?xml version="1.0"?>
- 8 п. л.; формата <?xml version="1.0"?>
- 5 п. л. Определить число страниц в блоке и группу изданий по толщине блока (число страниц).

12. Издания в переплетных крышках форматов <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
, <?xml version="1.0"?>
имеют соответственно объемы 10, 2, 25, 8 и 5 п. л. Определить число страниц в блоке <?xml version="1.0"?>
и группу издания по толщине блока (числу страниц).

13. Тиражи изданий <?xml version="1.0"?>
= 6, 12, 20, 50, 75, 100, 200, 500 и 2000 тыс. экз. разбить на группы по тиражу. Указать, при каких тиражах целесообразен выпуск изданий заводами.

14. Издание формата <?xml version="1.0"?>
содержит 168 с., формата <?xml version="1.0"?>
- 664 с. Определить объем изданий в печатных листах.

15. Издания отпечатаны на бумаге с поверхностной плотностью <?xml version="1.0"?>
и объемной массой <?xml version="1.0"?>
, с поверхностной плотностью <?xml version="1.0"?>
и объемной массой <?xml version="1.0"?>
. Рассчитать толщину печатной бумаги d (мм) и определить объем тетрадей <?xml version="1.0"?>
, составляющих книжный блок.

16. Определить трудоемкость фальцовки в машиносменах листов формата <?xml version="1.0"?>
, если издание форматом <?xml version="1.0"?>
, тиражом <?xml version="1.0"?>
= 100 тыс. экз. содержит <?xml version="1.0"?>
= 160 с. Скорость подачи листов самонакладом кассетной машины V = 120 мм/мин, листы по транспортеру движутся с нахлестом 20 мм.

17. Издание форматом <?xml version="1.0"?>
, объемом <?xml version="1.0"?>
= 10,125 п. л., <?xml version="1.0"?>
= 10,25 п. л., <?xml version="1.0"?>
= 10,375 п. л., <?xml version="1.0"?>
= 10,5 п. л., <?xml version="1.0"?>
= 10,75 п. л. комплектуется из 32-страничных тетрадей; из 16-страничных тетрадей. Определить число тетрадей в блоке <?xml version="1.0"?>
, место в блоке и способ комплектовки (приклейкой, накидкой, отдельной тетрадью) дробной части листа.

18. Для издания «Техническая энциклопедия» форматом <?xml version="1.0"?>
, объемом <?xml version="1.0"?>
= 44 п. л., тиражом <?xml version="1.0"?>
= 300 тыс. экз. выбрать тип форзацев и рассчитать необходимое количество форзацной бумаги в листах и килограммах с учетом технических отходов.

19. Определить коэффициент спрессованности книжного блока <?xml version="1.0"?>
, если при толщине бумаги d = 90 мкм блок состоит из 30 тетрадей, сфальцованных в три сгиба с подборкой, толщина блока <?xml version="1.0"?>
= 49 мм.

20. Определить толщину книжного блока <?xml version="1.0"?>
(мм), длину дуги кругленого корешка <?xml version="1.0"?>
(мм), длину дуги корешка с отогнутыми краями <?xml version="1.0"?>
, если формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, объем <?xml version="1.0"?>
= 20 п. л., поверхностная плотность бумаги <?xml version="1.0"?>
, объемная масса <?xml version="1.0"?>
, коэффициент спрессованности <?xml version="1.0"?>
.

21. Пользуясь «Едиными нормами времени и выработки на процессы полиграфического производства», подсчитать трудоемкость шитья книжных блоков на автомате БНШ-6А при следующих условиях: формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, объем <?xml version="1.0"?>
= 20 п. л. + 10 вклеек, тираж <?xml version="1.0"?>
= 100 тыс. экз., тетради 32-страничные.

22. Определить расход клея на тираж при заклейке корешка книжных блоков на агрегате БЗР-270 при следующих условиях: клей 33%-ная ПВАД, толщина блоков <?xml version="1.0"?>
= 20 мм, формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, тетради 32-страничные, норма расхода клея <?xml version="1.0"?>
для неразведенной ПВАД.

23. Определить формат блока до обрезки <?xml version="1.0"?>
и формат издания <?xml version="1.0"?>
, если формат и доля бумажного листа <?xml version="1.0"?>
.

24. Определить объем издания в бумажных <?xml version="1.0"?>
и печатных листах <?xml version="1.0"?>
число 32-страничных тетрадей в блоке, если формат и доля бумажного листа <?xml version="1.0"?>
, объем блока <?xml version="1.0"?>
= 288 с.

25. Определить формат и долю листа <?xml version="1.0"?>
, объем издания в печатных <?xml version="1.0"?>
и бумажных <?xml version="1.0"?>
листах, если формат издания <?xml version="1.0"?>
, объем <?xml version="1.0"?>
= 416 с.

26. Считая, что коэффициент технического использования поточной линии «Книга-270» должен быть не менее 0,75, определить минимально допустимые тиражи изданий <?xml version="1.0"?>
, обрабатываемых на линии, если при средних форматах издания и объемах блоков производится полная (по формату и объему) переналадки линии. Норма времени <?xml version="1.0"?>
= 32,4 мин/тыс. блоков, вспомогательное время <?xml version="1.0"?>
= 12 мин, время обслуживания рабочего места <?xml version="1.0"?>
= 39 мин, время переналадки <?xml version="1.0"?>
= 100 мин.

27. Рассчитать расход марли, каптала и бумаги при обработке блоков на агрегате 2БТГ-270, если формат и доля листа <?xml version="1.0"?>
, объем <?xml version="1.0"?>
= 21 п. л., тираж <?xml version="1.0"?>
= 100 тыс. экз., блоки состоят из 32-страничных тетрадей, длина дуги корешка с отогнутыми фальцами <?xml version="1.0"?>
= 23 мм.

28. Определить, при какой ширине рулона переплетной ткани с нитроцеллюлозным покрытием раскрой ткани для корешка переплетной крышки типа 5 будет наиболее экономичным, если у книги среднего формата длина дуги кругленого с отогнутыми фальцами корешка равна 34 мм. При рулонном раскрое необходима срезка кромок шириной от 15 мм. Переплетный материал марок А, Б и В выпускается шириной <?xml version="1.0"?>
; 72,5; 76,5; 82,5; 86,5; 91,5 и <?xml version="1.0"?>
; <?xml version="1.0"?>
.

29. Определить допустимую ширину штампа при тиснении на корешке переплетной крышки для издания форматом <?xml version="1.0"?>
, объемом <?xml version="1.0"?>
= 30 п. л., если <?xml version="1.0"?>
= 0,9, корешок кругленый с отогнутыми фальцами.

30. Подсчитать расход полиграфической фольги для тиснения на сторонке переплетной крышки, если размеры штампа <?xml version="1.0"?>
, тираж издания <?xml version="1.0"?>
= 50 тыс. экз. Насколько расход фольги будет экономичнее, если фольга при тиснении будет подаваться вдоль короткой стороны штампа?

31. Определить число книг в пачке при упаковке изданий формата <?xml version="1.0"?>
, если объем издания <?xml version="1.0"?>
= 10 п. л., поверхностная плотность бумаги <?xml version="1.0"?>
, объемная масса <?xml version="1.0"?>
, коэффициент спрессованности книги <?xml version="1.0"?>
= 0,95, толщина картона сторонок переплетной крышки К = 1,5 мм, допустимая высота пачки h = 150 мм, укладка производится в две стопы.

    1. Борисова В.И. Основы технологии брошюровочно-переплетных процессов. Свойства клеев для клеевого бесшвейного скрепления: Учебное пособие. - М.: МГАП: Мир книги, 1994.
    2. Брошюровочно-переплетные процессы. Технологические инструкции. - М.: Книга, 1982.
    3. Воробьев Д.В. Технология послепечатных процессов: Учебник. - М.: МГУП, 2000.
    4. Волчек В.Л. Отделка печатной продукции: Учебное пособие. - М.: МПИ, 1988.
    5. ГОСТ 18992. Дисперсия поливинилацетатная гомополимерная грубодисперсная.
    6. Изготовление изданий в обложке бесшвейным способом скрепления с использованием термоклея. Технологическая инструкция. - СПб., 1993.
    7. Корнилов И.К. Контроль качества и новые конструкции книжных блоков. - М.: МГУП: Мир книги, 1998.
    8. Петров К.Е. Справочник по полиграфии. - М.: Кроу, 1988.
    9. Приготовление и испытание клеев для процессов брошюровочно-переплетного производства. Технологическая инструкция. - СПб., 1993.
    10. Шахкельдян Б.Н., Эагаринская Л.А. Полиграфические материалы: Учебник. - М.: Книга, 1988.
    11. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для вузов. - М.: Высш. шк., 1988. 239 с.
    12. Салманов О.Н. Математическая экономика с применением MathCAD и Excel. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 464 с.

© Центр дистанционного образования МГУП