Статистические методы и модели. Костин В.Н - 66 стр.

                                 N                         
                               l ∑ ( y jэ − y j ) 2        
                          2
                        S ад = j =1                  ;     
                                      N −h                 
                                                           
                                                           .           (3.31)
                                    N     l                
                                    ∑ ∑ ( y jэγ − y jэ ) 2 
                          2
                        S воспр  = j =1 γ =1               
                               .             N (l − 1)     


       Третий случай соответствует условиям, когда по какой-либо причине
параллельные опыты в каждой ячейке матрицы планирования не были прове-
дены. В данных условиях для определения оценок дисперсий целесообразно
поставить дополнительную серию из l-го опыта в центре плана эксперимента
(когда исследуемые входные факторы находятся на базовых уровнях). В этом
случае

                                              N
                                                                 
                                              ∑ ( y jэ − y j ) 2 
                    S 2 ад = S 2ост =         j =1
                                                                 
                                                     N −h        
                                      l                          ,     (3.32)
                                     ∑ ( yγэ0 − y э0 )   2       
                                     γ =1                        
                    S 2 воспр.   =                               
                                              l −1

                       1 l
      где         y Э = ∑ y jэ ;
                     0 l γ =1 0
                  yγ э – значение выходного параметра в γ-м эксперимен-
                    0
                             те для базового уровня входных факторов.

       Для учета различных вариантов дублирования опытов при практиче-
ском решении задач можно пользоваться таблицей 3.3.
       Четвертый случай соответствует условиям, когда параллельные опыты
не проводились, и дополнительный эксперимент в центре планов по какой-
либо причине поставить не удалось. В этом случае качество аппроксимации
опытных данных, полученным уравнением приближенной регрессии, можно
оценить, сравнив по критерию Фишера остаточную дисперсию S2ост. и относи-
тельно среднего S2у, то есть:

                                   S2у
                            Fрасч = 2 ,
                                   Sост
                                                                        (3.33)
                                          N
                                      ∑ ( y jЭ − y э ) 2
                            S2у =      j =1
                                                             ,
                                              N −1

                                                                           66