ВУЗ:
Составители:
39
Рис. 2. Схема зависимости показателя от пяти факторов
при планировании 3 · 5 + 1.
Математическое моделирование при планировании 3 · к + 1 рацио-
нально проводить, когда необходимо выявить ряд факторов, оказывающих
существенное влияние на показатель процесса. Это моделирование выполня-
ется на основе небольшого количества экспериментальных данных, но по-
зволяет прогнозировать улучшение процессов, определять, при каких усло-
виях
можно достигать оптимальных результатов.
Применительно к использованию ЭВМ разработан алгоритм математи-
ческого моделирования, который сводится к следующему.
1. Начало выполнения программы, ввод количества опытов по плану, вели-
чин факторов на принятых уровнях и показателей степени в уравнении
регрессии.
2. Расчет коэффициентов ортогонализации.
3. Ввод величин показателей процесса.
4. Расчет коэффициентов
регрессии до их анализа.
5. Ввод количества опытов на среднем уровне факторов.
6. Расчет показателей до анализа коэффициентов регрессии.
7. Выявление дисперсии опытов, расчетных величин t – критерия для каж-
дого коэффициента регрессии.
8. Ввод табличного t – критерия.
9. Выявление статистически значимых коэффициентов регрессии.
10. Ввод табличного F – критерия.
11. Расчет показателей
после анализа коэффициентов регрессии.
12. Выявление расчетной величины F – критерия и адекватности модели.
Рис. 2. Схема зависимости показателя от пяти факторов при планировании 3 · 5 + 1. Математическое моделирование при планировании 3 · к + 1 рацио- нально проводить, когда необходимо выявить ряд факторов, оказывающих существенное влияние на показатель процесса. Это моделирование выполня- ется на основе небольшого количества экспериментальных данных, но по- зволяет прогнозировать улучшение процессов, определять, при каких усло- виях можно достигать оптимальных результатов. Применительно к использованию ЭВМ разработан алгоритм математи- ческого моделирования, который сводится к следующему. 1. Начало выполнения программы, ввод количества опытов по плану, вели- чин факторов на принятых уровнях и показателей степени в уравнении регрессии. 2. Расчет коэффициентов ортогонализации. 3. Ввод величин показателей процесса. 4. Расчет коэффициентов регрессии до их анализа. 5. Ввод количества опытов на среднем уровне факторов. 6. Расчет показателей до анализа коэффициентов регрессии. 7. Выявление дисперсии опытов, расчетных величин t – критерия для каж- дого коэффициента регрессии. 8. Ввод табличного t – критерия. 9. Выявление статистически значимых коэффициентов регрессии. 10. Ввод табличного F – критерия. 11. Расчет показателей после анализа коэффициентов регрессии. 12. Выявление расчетной величины F – критерия и адекватности модели. 39
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- …
- следующая ›
- последняя »