ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
26
;
N
y
x
yx
b
N
u
u
N
u
u,o
u
N
u
u,o
'
∑
∑
∑
=
=
=
=
⋅
=
1
1
2
1
0
;
x
yx
b
N
u
u,n
u
N
u
u,n
n
∑
∑
=
=
⋅
=
1
2
1
1
1
1
;
x
yx
b
N
u
u,n
u
N
u
u,n
n
∑
∑
=
=
⋅
=
1
2
2
1
2
2
;
)xx(
yxx
b
N
u
u,n
u,n
uu,n
N
u
u,n
n,n
∑
∑
=
=
⋅
⋅⋅
=
1
2
2
1
2
1
1
21
;
x
yx
b
N
u
u,r
u
N
u
u,r
r
∑
∑
=
=
⋅
=
1
2
1
1
1
1
;
x
yx
b
N
u
u,r
u
N
u
u,r
r
∑
∑
=
=
⋅
=
1
2
2
1
2
2
;
)xx(
yxx
b
N
u
u,r
u,n
u
N
u
u,ru,n
r,n
∑
∑
=
=
⋅
⋅⋅
=
1
2
2
1
1
21
21
;
)xx(
yxx
b
N
u
u,r
u,n
u
N
u
u,ru,n
r,n
∑
∑
=
=
⋅
⋅⋅
=
1
2
1
2
1
12
12
;
)xx(
yxx
b
N
u
u,r
u,r
u
N
u
u,ru,r
r,r
∑
∑
=
=
⋅
⋅⋅
=
1
2
2
1
1
21
21
где
x
1n,u
= x
n
1,u
+v
1
; x
1r,u
=x
r
1,u
+a
1
⋅
x
n
1,u
+c
1
;
x
2n,u
= x
n
2,u
+v
2
; x
2r,u
=x
r
2,u
+a
2
⋅
x
n
2,u
+c
2
;
N – количество опытов в соответствующем уравнению регрессии
плане проведения экспериментов, т.е. N = 9 при планировании 3
2
.
Выполняется расчет тех коэффициентов регрессии, которые входят в
рассматриваемое уравнение регрессии.
Если числитель (делимое) каждой из формул для расчета
коэффициентов регрессии заменить величиной дисперсии опытов s
2
{y}, а
знаменатель (делитель) оставить прежним, то получаются формулы для
расчета дисперсий в определении соответствующих коэффициентов
регрессии s
2
{b
'
0
}, s
2
{b
1n
}, s
2
{b
2n
}, s
2
{b
1n,2n
}, s
2
{b
1r
}, s
2
{b
2r
}, s
2
{b
1n,2r
}, s
2
{b
2n,1r
},
s
2
{b
1r,2r
}.
Сначала следует принимать n = 1, r = 2 и при этих числах показателей
степени факторов производить расчет коэффициентов регрессии, дисперсий
в их определении, выявлять статистически значимые коэффициенты
регрессии. Математическая модель процесса получается после подстановки в
уравнение регрессии статистически значимых и не равных нулю
коэффициентов регрессии. Если при проверке выясняется, что
математическая модель не
обеспечивает требуемой точности, то следует
N N N
∑ xo ,u ⋅ yu ∑ yu ∑ x1n ,u ⋅ yu
u =1 u =1 u =1
b0' = N
= ; b1n = N
;
N
∑ xo2,u ∑ x12n ,u
u =1 u =1
N N
∑ x 2n ,u ⋅ y u ∑ x1n ,u ⋅ x2n ,u ⋅ yu
u =1 u =1
b2 n = N
; b1n ,2 n = N
;
∑ x 22n ,u ∑ ( x1n ,u ⋅ x2n ,u ) 2
u =1 u =1
N N
∑ x1r ,u ⋅ y u ∑ x2r ,u ⋅ yu
u =1 u =1
b1r = N
; b2 r = N
;
∑ x12r ,u ∑ x22r ,u
u =1 u =1
N N
∑ x1n ,u ⋅ x2r ,u ⋅ yu ∑ x2n ,u ⋅ x1r ,u ⋅ yu
u =1 u =1
b1n ,2 r = N
; b2 n ,1r = N
;
∑ ( x1n ,u ⋅ x2r ,u )2 ∑ ( x2n ,u ⋅ x1r ,u )2
u =1 u =1
N
∑ x1r ,u ⋅ x2r ,u ⋅ yu
u =1
b1r ,2 r = N
;
∑ ( x1r ,u ⋅ x2r ,u ) 2
u =1
где
x1n,u = xn1,u+v1; x1r,u=xr1,u+a1⋅xn1,u+c1;
x2n,u = xn2,u+v2; x2r,u=xr2,u+a2⋅xn2,u+c2;
N – количество опытов в соответствующем уравнению регрессии
плане проведения экспериментов, т.е. N = 9 при планировании 32.
Выполняется расчет тех коэффициентов регрессии, которые входят в
рассматриваемое уравнение регрессии.
Если числитель (делимое) каждой из формул для расчета
коэффициентов регрессии заменить величиной дисперсии опытов s2{y}, а
знаменатель (делитель) оставить прежним, то получаются формулы для
расчета дисперсий в определении соответствующих коэффициентов
регрессии s2{b'0}, s2{b1n}, s2{b2n}, s2{b1n,2n}, s2{b1r}, s2{b2r}, s2{b1n,2r}, s2{b2n,1r},
s2{b1r,2r}.
Сначала следует принимать n = 1, r = 2 и при этих числах показателей
степени факторов производить расчет коэффициентов регрессии, дисперсий
в их определении, выявлять статистически значимые коэффициенты
регрессии. Математическая модель процесса получается после подстановки в
уравнение регрессии статистически значимых и не равных нулю
коэффициентов регрессии. Если при проверке выясняется, что
математическая модель не обеспечивает требуемой точности, то следует
26
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- …
- следующая ›
- последняя »
