Теория и практика математического моделирования в современном литейном производстве. Дурина Т.А. - 22 стр.

        1 Они должны быть количественно измеримы. Если необходимо
включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного
измерения,     то   ему    нужно   придать    количественную   определенность
(например, в модели формовочного материала качество наполнителя задается
в виде баллов)
        2.Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более
находиться в точной функциональной связи.


3.1       Выявление       математических       моделей   при    планировании
экспериментов на двух, трех, четырех, пяти уровнях первого и второго
фактора
        Включение    в    модель   факторов    с   высокой   интеркорреляцией,
когда      1              . Для зависимости
может привести к нежелательным последствиям, повлечь за собой
неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии.
        Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя
определить их изолированное влияние на результативный показатель и
параметры уравнения регрессии оказываются не интерпретированными.
Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить
вариацию независимой переменной. Если строится модель с набором              -
факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации          , который
фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет
рассматриваемых в регрессии        -факторов. Влияние других не учтенных в
модели факторов оценивается как 1              с соответствующей остаточной
дисперсией       .При дополнительном включении в регрессию          1 фактора
коэффициент детерминации должен возрастать, а остаточная дисперсия
уменьшаться: Насыщение модели лишними факторами не только не снижает
величину остаточной дисперсии и не увеличивает показатель детерминации,
но и приводит к статистической незначимости параметров регрессии по -

                                                                            22