ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
48
Коэффициенты
при
независимых
переменных
указывают
на
силу
влияния
факторов
.
Если
коэффициент
имеет
знак
плюс
,
то
с
увеличением
значения
фактора
параметр
оптимизации
увеличивается
и
наоборот
.
Величина
коэффициента
соответствует
вкладу
данного
фактора
в
величину
параметра
оптимизации
при
переходе
фактора
с
нулевого
уровня
на
верхний
или
нижний
.
Если
коэффициенты
уравнения
регрессии
рассчитываются
по
матрице
планирования
с
m
параллельными
опытами
,
то
( )
1
, 0,1, , ,
N
uj u
u
j
x y
b j n
N
=
= =
∑
K
(5.13)
где
y
y
m
u
uk
k
m
=
=
∑
1
среднее
значение
по
параллельным
опытам
u-
й
строки
матрицы
планирования
;
формулу
(5.12)
можно
переписать
в
виде
b
x y
N
m
j
uj uk
k
m
u
N
=
⋅
==
∑∑
11
(5.14)
Проверка значимости коэффициентов уравнения регрессии
Очевидно
,
что
один
фактор
больше
влияет
на
параметр
оптимизации
,
другой
–
меньше
.
Для
оценки
этого
влияния
используют
проверку
значимости
каждого
коэффициента
по
критерию
Стьюдента
.
1.
Находят
дисперсии
коэффициентов
уравнения
регрессии
по
формуле
0
j
b
D
D
N m
∗
∗
=
⋅
(5.15)
Для
ПФЭ
дисперсии
коэффициентов
регрессии
равны
и
определяются
независимо
друг
от
друга
,
зависят
только
от
ошибки
опыта
D
*
0
,
числа
строк
матрицы
планирования
N
и
числа
параллельных
опытов
на
каждой
строчке
матрицы
планирования
m.
2.
Для
проверки
значимости
коэффициентов
регрессии
используют
доверительный
интервал
∆b
j
,
который
одинаков
для
всех
b
j
вследствие
равенства
σ
b
j
∗
для
всех
коэффициентов
.
∆b t
j T b
j
= ±
∗
σ
(5.16)
t
T
–
табличное
значение
критерия
Стьюдента
,
которое
находят
по
числу
степеней
свободы
υ
0
= Ν (m – 1)
и
уровню
значимости
α;
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- …
- следующая ›
- последняя »
