- •Введение
- •1. Основные понятия и определения
- •Факторы
- •Определение фактора
- •Требования, предъявляемые к факторам при планировании эксперимента
- •Требования к совокупности факторов
- •2. Представление результатов экспериментов
- •3. Разложение функции отклика в степенной ряд, кодирование факторов
- •4. Однофакторный факторный эксперимент
- •4.1. Регрессионный анализ
- •Последовательность проведения регрессионного анализа
- •4.2. Метод наименьших квадратов
- •4.3. Регрессионные модели первого и второго порядка
- •4.4. Построение графиков
- •Построение линий тренда
- •4.5. Линейная функция
- •4.6. Логарифмическая, степенная и экспоненциальная функции
- •4.7. Полиномиальная функция
- •4.8. Проверка адекватности модели
- •4.9. Проверка значимости параметров модели и ее адекватности
- •4.10. Некоторые нелинейные модели, сводящиеся к линейным
- •Полиномиальная модель
- •4.11. Множественная линейная регрессия
- •4.12. Регрессия в программе Excel
- •4.13. Корреляционный анализ
- •5. Полный факторный эксперимент
- •5.1. Выбор факторов
- •5.2. Матричные преобразования при обработке результатов эксперимента
- •5.3. Ортогональное планирование эксперимента
- •4. Планы полного факторного эксперимента 2n (планы пфэ 2n)
- •1.5.3. Алгоритм пфэ при неравном числе параллельных опытов.
- •5.5. Планы дробного факторного эксперимента (планы дфэ)
- •1.6. Факторный эксперимент второго порядка
- •5.6. Насыщенные планы первого порядка
- •5.7. Планы второго порядка
- •5.7.1. Ортогональный центрально-композиционный план второго порядка
- •5.7.2. Планы второго порядка с единичной областью планирования
- •5.8. Рототабельные планы
- •5.8.1. Рототабельный ортогональный центрально-композиционный план
- •5.9. Планы для описания поверхности отклика
- •5.9.1. Композиционные планы
- •5.9.2. Композиционные планы типа Вn
- •5.10. Планы для оценки влияния факторов. Планы на латинских квадратах
- •5.11. Планы для экспериментирования в условиях дрейфа
- •Факторный эксперимент при изучении смесевых систем
- •2.1.2. Алгоритм симплекс-решетчатых планов неполного третьего порядка для трехкомпонентной смеси.
- •. Насыщенный и сверхнасыщенный планы факторного эксперимента
- •6. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам различного объема. Критерий Бартлетта.
- •7. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам одинакового объема. Критерий Кочрена.
- •8. Дисперсионный анализ
- •8. Проверка значимости оценок коэффициентов модели
- •Критические значения коэффициента Стьюдента (t-критерия) для различной доверительной вероятности p и числа степеней свободы f:
- •10. Проверка адекватности модели
2.1.2. Алгоритм симплекс-решетчатых планов неполного третьего порядка для трехкомпонентной смеси.
Исходные данные. Имеется трехкомпонентная смесь. Необходимо получить зависимость некоторого свойства от состава смеси в виде (2.4) и проверить ее адекватность.
План эксперимента для рассматриваемого случая представлен в табл. 2.2 (см. рис. 2.1, б). Как и ранее, предполагается, что параллельные опыты проводятся в каждой точке симплексной решетки.
Таблица 2.2. План эксперимента
Номер опыта |
План |
Выходная переменная |
||
|
|
|
||
1 2 3 4 5 6 7
|
1 0 0 0,5 0,5 0 0,333 |
0 1 0 0,5 0 0,5 0,333 |
0 0 1 0 0,5 0,5 0,333 |
|
Расчет коэффициентов уравнения для модели (2.4) удобно проводить
β1, β2, β3 – по формуле (2.10);
β12, β13, β23 – по формуле (2.11);
(2.17)
Оценка адекватности уравнения регрессии осуществляется по формулам (2.13), (2.15), (2.16), а коэффициент определяется по формуле
,
(2.18)
где
;
;
.
При наличии параллельных опытов в каждой точке симплексной решетки ошибка опыта определяется по формулам (1.138) – (1.141).
Принятие решений не отличается от предыдущего случая (2.1.2).
2.1.3. Алгоритм симплекс-решетчатых планов третьего порядка для трехкомпонентной смеси. Исходные данные. Имеется трехкомпонентная смесь. Необходимо получить зависимость некоторого свойства от состава смеси в виде (2.5) и проверить ее адекватность.
План эксперимента для этого случая представлен в табл. 2.3 (см. рис. 2.1, в). Предполагается, что параллельные опыты проводятся в каждой точке симплексной решетки.
Таблица 2.3. План эксперимента
Номер опыта |
План |
Выходная переменная |
||
|
|
|
||
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
1 0 0 2/3 1/3 0 0 2/3 1/3 1/3 |
0 1 0 1/3 2/3 2/3 1/3 0 0 1/3 |
0 0 1 0 0 1/3 2/3 1/3 2/3 1/3 |
|
Коэффициенты регрессии β1, β2, β3 рассчитываются по формуле (2.10).
Коэффициенты βij рассчитываются по формулам
;
;
,
или в общем виде
.
(2.19)
Коэффициенты
рассчитываются
по формулам
;
;
,
или в общем виде
.
(2.20)
Коэффициенты
рассчитываются
по формулам
,
или в общем виде
.
(2.21)
Оценка адекватности уравнения регрессии осуществляется по формулам (2.13), (2.14), (2.16), а коэффициент определяется по формуле
,
(2.22)
где
;
;
;
.
Ошибка опыта определяется также по формулам (1.138) –(1.141).
Принятие решений не отличается от предыдущих случаев (см. 2.1.2.).
Примечание. Симплексную решетку при переходе к полиномам более высоких порядков можно достраивать точками из «последующих» планов.
