Обработка экспериментальных данных и построение эмпирических формул. Курс лекций. Шашков В.Б. - 22 стр.

UptoLike

Составители: 

22
9) Коэффициенты при факторах во второй и третьей степенипо де-
сять штук.
Итого: 11+375
×2+252+10+1+20=1044 коэффициента.
В уравнениях регрессии неизвестными являются значения коэффици-
ентов
b (т.к. значения факторов и откликов известны из таблицы экспери-
ментальных данных). Для нахождения каждого коэффициента
b необходима
одна строка таблицы экспериментальных данных. Достаточно трудно пред-
ставить себе таблицу, содержащую 1044 опытов (наблюдений), особенно ес-
ли один опыт занимает, скажем, неделю. Между тем, сложные реальные объ-
екты находятся под влиянием сотен (если не тысяч) факторов. Конечно, здесь
придется манипулировать формой искомого полинома, максимально ее уко-
рачивая. Можно, например, включить в полином только единичные факторы
в первой и второй степени, опустив все их сочетания по два, по три и т.д.
Мы привели здесь данный пример, чтобы показать, что по количеству
включенных факторов, модель сложного объекта принципиально не может
быть полной, а это означает, что эксперимент приходится проводить на при-
ближенной модели, в условиях недостатка информации об изучаемом объек-
те.
      9) Коэффициенты при факторах во второй и третьей степени – по де-
сять штук.
      Итого: 11+375×2+252+10+1+20=1044 коэффициента.
      В уравнениях регрессии неизвестными являются значения коэффици-
ентов b (т.к. значения факторов и откликов известны из таблицы экспери-
ментальных данных). Для нахождения каждого коэффициента b необходима
одна строка таблицы экспериментальных данных. Достаточно трудно пред-
ставить себе таблицу, содержащую 1044 опытов (наблюдений), особенно ес-
ли один опыт занимает, скажем, неделю. Между тем, сложные реальные объ-
екты находятся под влиянием сотен (если не тысяч) факторов. Конечно, здесь
придется манипулировать формой искомого полинома, максимально ее уко-
рачивая. Можно, например, включить в полином только единичные факторы
в первой и второй степени, опустив все их сочетания по два, по три и т.д.
      Мы привели здесь данный пример, чтобы показать, что по количеству
включенных факторов, модель сложного объекта принципиально не может
быть полной, а это означает, что эксперимент приходится проводить на при-
ближенной модели, в условиях недостатка информации об изучаемом объек-
те.




22