Составители:
Рубрика:
уравнении регрессии. В противном случае, т. е. когда коэффициент не
значим, линейный эффект или взаимодействие можно не учитывать.
Проверка значимости каждого коэффициента регрессии производится
независимо и осуществляется с помощью t -критерия Стьюдента.
Величина расчетного t-критерия Стьюдента определяется по формулам
41
{}
∑
=
−==
m
i
i
i
yyySD
1
2
ад
2
адад
)7(,)
^
(
1
ϕ
где t
расчj
— расчетное значение критерия Стьюдента для j-го
коэффициента регрессии; b
j
— проверяемый коэффициент регрессии; S{b
j
)
— квадратичная ошибка коэффициента регрессии
{}
)5(,
j расч
j
j
bS
b
t =
{}
{}
)6(,
1
2
yS
m
bS
j
=
где S{b
j
} — дисперсия воспроизводимости; m — число строк матрицы
планирования.
Если t
табл
<t
расч
, где t
табл
—табличное значение t-критерия Стьюдента,
проверяемый коэффициент регрессии значим. Для эксперимента 2
5—1
число степеней свободы равно 16, t
табл
при этом равно 2,12.
Если коэффициент регрессии не значим, т. е. t
табл
>t
расч
, в дальнейшем
соответствующий член в полиноме не рассматривается.
2.5. Проверка адекватности модели
После вычисления коэффициентов регрессии необходимо проверить
адекватность созданной модели, т. е. проверить, насколько точно
соответствует значение функции отклика, рассчитанное с помощью
модели, значениям функции отклика, полученным в эксперименте.
Неадекватность модели может быть вызвана, во-первых, неправильным
выбором исходной
модели и, во-вторых, неправильным выбором
интервалов варьирования факторов.
Для проверки адекватности модели необходимо вычислить
дисперсию адекватности
^
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- …
- следующая ›
- последняя »
