『壹』 F分布檢驗
F分布檢驗是統計分析中的一種重要工具，由R.A. Fisher爵士提出，George W. Snedecor命名，主要用於評估方差的均勻性以及在方差分析中的應用。F檢驗在實際中根據不同的設計和因素分為多種類型，如單因素和多因素方差分析，以及隨機區組設計等。本文主要關注的是最基礎的完全隨機設計的單因素方差分析，其他復雜設計的方差分析需要額外的試驗設計知識，可參考相關文獻獲取。
這一檢驗旨在確認兩個或多個樣本是否來自方差相等的正態分布總體。基本假設是樣本均來自正態分布總體，且方差相等。檢驗過程涉及樣本均值和方差的計算，以及基於F分布的統計量。檢驗的原假設和備擇假設分別是兩個總體方差相等和不等。通過比較計算出的F統計量與預定顯著性水平下的臨界值，我們決定是否拒絕方差齊性的假設。
單側或雙側檢驗的F統計量計算方法略有不同，但核心是根據樣本數據和預先設定的顯著性水平來判斷方差的均勻性。Python中實現兩組樣本的F檢驗代碼有助於實踐應用。
『貳』 SIMULIA Isight 2022新功能介紹
SIMULIA Isight 2022的新功能主要包括以下幾點：
Universal Kriging技術：取代了舊版的Kriging技術，提供了更精確的預測能力和更大的靈活性。這一技術改進支持數據插值和平滑數據處理，有助於提升模擬分析的准確性。
Python DoE技術：允許用戶在Isight外部擴展自定義的DOE演算法。結合Isight的自動化功能，用戶可以更靈活地處理設計矩陣，實現更個性化的試驗設計。
NLPQLP技術升級：引入了並行批處理功能。這一改進顯著提升了在高維優化任務中的計算效率，縮短了優化周期。
Sobol Sequence技術增強：支持因子約束，並提供了更高效的點集生成。同時，與誤差分析圖的互動性也得到了增強，有助於用戶更好地理解點集生成和誤差分析之間的關系。
近似模型誤差分析圖：增強了設計點與誤差分析的實時關聯。這一改進提高了數據可視化效果，使用戶能夠更直觀地評估和優化近似模型的准確性。
Abaqus組件升級：支持最新版本的Abaqus，擴大了軟體的兼容性。這有助於用戶在使用最新版本的Abaqus時，能夠無縫地集成到Isight中進行模擬分析和優化。