Научные исследования в технологии машиностроения. Ванин В.А - 163 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

162
qF 1 α− mA 1−, mA 1−( ) mB 1−( )⋅,
5.143=FA 29.73=FA
σA
σ0
:=
σ 10.472=σ
1
n
1
mB
j 1
mA
i
x
i j,
XS−
( )
2
∑
=
∑
=
⋅:=
σ0 0.332=σ0
1
n
1
mB
j 1
mA
i
x
i j,
XA
i
− XB
j
− XS+
( )
2
∑
=
∑
=
⋅:=
σB 0.26=σB
mA
n
1
mB
j
XB
j
XS−
( )
2
∑
=
⋅:=
Гипотеза Н
A
о том, что величина х не зависит от фактора А отвер-
гается
rA
σA
σ
:=
rA
0.943
=
FB
0.781
=
qF 1 α− mB 1−, mA 1−( ) mB 1−( )⋅,
4.757=
Гипотеза Н
B
о том, что величина х не зависит от фактора В прини-
мается
rB
σB
σ
:=
rB 0.025=
a XS:=
a
14.651
=
σ2
σ
0 n
⋅
mA 1−( ) mB 1−( )⋅
:=
σ2
0.665
=
Коэффициент детерминации для фактора А равен r
А
= 0,943. Это
означает, что более 94 % изменчивости исследуемой случайной вели-
чины обусловлено изменением этого фактора. На долю фактора В при-
ходится только 2,5 % изменчивости, поскольку r
В
= 0,025.
Независимость ξ от фактора В позволяет построить уточнённую мо-
дель исследуемой случайной величины в виде ξ
ij
= x
i
+ ε
ij
, i = j = 1, 2, 3,
где ξ
ij
– независимые случайные величины, распределённые нормально
с нулевым математическим ожиданием и дисперсией σ
2
= 0,665.
С учётом вышеизложенного матрица, описывающая влияние фак-
торов на изучаемое явление, имеет следующий вид:
B
1
B
2
B
3
B
4
А
10,852 10,852 10,852 10,852
А
14,55 14,55 14,55 14,55
А
18,55 18,55 18,55 18,55
Остальная часть элементов исходной матрицы обусловлена случай-
ными факторами. Так, например, на уровнях А
2
и B
3
случайная величина
ξ
23
имеет нормальное распределение N(14,55,
66,0
) = N(14,55, 0,81).
9.3. ПОЛНЫЙ ФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ
План эксперимента, содержащий все возможные комбинации всех
факторов на определённом числе уровней равное число раз, называется
полным факторным планом. Если число факторов известно, можно
.
.

Страницы