Статистические методы и модели. Костин В.Н - 72 стр.

        При этом, если знак «+», то одновременное увеличение или уменьше-
ние данных факторов вызывает увеличение выходного параметра. Для его
уменьшения необходимо одновременно изменять величины факторов в раз-
личных направлениях.
        Если эффект взаимодействия имеет знак «–», то одновременно увели-
чение или уменьшение факторов вызывает уменьшение выходного параметра.
Для его увеличения необходимо одновременно изменять величины данных
факторов в разных направлениях.
        Интерпретацию коэффициентов при взаимодействиях более высокого
порядка, как правило, не проводят из-за сложности понимания их физической
сущности.
        После интерпретации результатов моделирования переходят к приня-
тию решений о дальнейших исследованиях. При этом количество возможных
ситуаций перечислить невозможно. Остановимся лишь на наиболее часто
встречающихся.
        1 Если линейная модель адекватна и коэффициенты регрессии значи-
мы, то можно либо закончить исследование, либо продолжить с целью под-
робного исследования области оптимума.
        2 Если линейная модель адекватна, а большая часть коэффициентов
уравнения регрессии незначима, то можно либо изменить интервал варьирова-
ния факторов, либо отсеять незначимые факторы, либо увеличить число па-
раллельных опытов, а если область оптимума близка, то можно закончить ис-
следования.
        Необходимо подчеркнуть, что изменение интервалов варьирования
приводит к изменению коэффициентов регрессии. Абсолютные величины ко-
эффициентов регрессии увеличиваются с увеличением интервалов. Не изме-
няются лишь знаки коэффициентов, однако и они могут измениться на проти-
воположные, если при движении мы «перешагнули» экстремальную точку.
        3 Если линейная модель адекватна, а все коэффициенты уравнения рег-
рессии незначимы, кроме b0 , необходимо либо увеличить точность экспери-
мента, либо расширить интервалы варьирования. Если область оптимума близ-
ка, то можно закончить исследование.
        4 Если линейная модель неадекватна, это значит, что не удается ап-
проксимировать поверхность отклика плоскостью. В этом случае изменяют
(уменьшают) интервалы варьирования, выбирают другую точку в качестве ба-
зового уровня, либо используют нелинейную модель. Если область оптимума
близка, то можно закончить исследование.
        5 Особый случай имеет место при использовании насыщенных планов.
При значимости всех коэффициентов (линейных и нелинейных) ничего нельзя
сказать об адекватности при неадекватности модели, так как в этом случае не-
возможно рассчитать дисперсию адекватности, в силу того, что число степе-
ней свободы будет равно нулю.
        В этом случае при близости области оптимума можно закончить иссле-
дование, а в противном случае – продолжить.

                                                                          72