Моделирование технических систем. Дьячков Ю.А - 99 стр.

вариативными ограничениями практического характера в зависимо-
сти от условий экспериментирования. Пригодность аппроксимиру-
ющей модели проверяется предварительной оценкой априорной
информации и по результатам статистической оценки эксперимен-
тальных данных.
     Статистическая обработка эксперимента включает расчет ко-
эффициентов эмпирической модели, проверку их статистической
значимости и адекватности модели – статистической пригодности
для описания исследуемого процесса в заданном диапазоне измене-
ния параметров.




               7.2 Кодирование переменных
     Возникновение современных статистических методов плани-
рования эксперимента связано с первой работой профессора биоло-
гии Р. Фишера (1923). В 1935 г. вышла его монография «The Design
of Experiments», давшая название всему направлению.
     В теории планирования эксперимента уравнение связи назы-
вают регрессионным, имея в виду описание сложного реального
процесса упрощенной зависимостью (регрессия от лат. regressio –
движение назад). Понятие регрессии введено Френсисом Гальтоном
(двоюродным братом Чарльза Дарвина), издавшим в 1885 г. извест-
ную работу «Регрессия в направлении к общему среднему размеру
при наследовании роста».
     Простейшей формой связи является линейная регрессия сле-
дующего вида
                                  N
                        Y = В0 + ∑ Bi X i ,
                                  i =1

а при N = 1:
                          Y = b0 + b1X1.
     Пример результатов эксперимента, описываемых простейшей
регрессией, показан на рис. 7.2. В связи с ограниченностью стати-
стической выборки коэффициенты регрессии являются статистиче-
скими оценками реальных коэффициентов, что приводит к необхо-
димости изучения правомерности их использования.

                                99