Составители:
Рубрика:
полученное из параллельных опытов по i – ой строке матрицы
планирования; m – число опытов (m=2
n
)
Тогда дисперсия опыта
D
экс
=S
i
2
=(S
i
)
2
.
(2)
2.2. Дисперсия воспроизводимости
2.3. Для проверки адекватности уравнения регрессии необходимо знать
величину ошибок всех опытов в матрице планирования,
характеризуемую дисперсией воспроизводимости. Дисперсия
воспроизводимости вычисляется по формуле
}{
∑
=
==
m
i
iвоспр
S
m
ySD
1
22
,
1
(3)
где S
i
2
—дисперсия опыта (строчная дисперсия); m - число строк матрицы
планирования.
2.3.Определение коэффициентов регрессии
Регрессионный анализ дает следующую формулу для вычисления
коэффициентов регрессии в случае ортогональных планов, которые и
используются при статистическом планировании эксперимента
,
(4)
∑
=
iji
yx
m
j
b
=
m
i
1
1
где x
ji
— нормированный фактор j-го линейного эффекта или
взаимодействия
в i-м опыте; i—номер опыта строки матрицы планирования; у
i
—значение
функции отклика в опыте i-й строки; m—число опытов строк в матрице
планирования.
2.4. Проверка значимости коэффициентов регрессии
После расчета коэффициентов регрессии необходимо произвести
проверку их значимости. Если коэффициент регрессии значим, то влияние
линейного эффекта или взаимодействия при данном коэффициенте на
функцию отклика существенно и это слагаемое
необходимо оставить в
40
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- …
- следующая ›
- последняя »