2. Планирование:

При числе факторов и уровнях общее число точек факторного пространства . Определим множество управляемых переменных Х={X₁, X₂}, где X₁ - время обработки заявки к БД сервером, X₂ - время обработки заявки к ПК сервером.

Факторы	Уровни факторов
	-1	+1
X1	200	300
­X­2	400	500

Расчёт требуемого числа прогонов осуществим по следующей формуле:

t_α = 2.71 — параметр распределения Стьюдента, определяемый по таблице для доверительной вероятности равной 0.95

p = 0.5 – вероятность наступления события, принят наихудший вариант.

Выберем требуемую точность моделирования 1%

Матрица планирования:

Номер опыта	X0	X1	X2	X1X2	yi
1	+1	-1	-1	+1	y1
2	+1	+1	-1	-1	y2
3	+1	-1	+1	-1	y3
4	+1	+1	+1	+1	y4

Число экспериментов в данной работе q=5.

2. Проведение испытаний в каждой точке факторного пространства:

Факторы			1-е испытание	2-е испытание	3-е испытание	4-е испытание	5-е испытание
Число точек факторного постранства	X1	X2
1	-1	-1	0,61	0,612	0,611	0,608	0,61	0,6102
2	+1	-1	0,697	0,694	0,697	0,694	0,699	0,6962
3	-1	+1	0,719	0,722	0,724	0,723	0,721	0,7218
4	+1	+1	0,804	0,806	0,808	0,8	0,809	0,8054

2. Вычисление математического ожидания и дисперсии:

- математическое ожидание величины.

- дисперсия случайной величины, где .

Данные промежуточных вычислений и рассчитанные значения дисперсий занесены в таблицу:

	M( )	D
1	0,6102	1,76E-06
2	0,6962	3,76E-06
3	0,7218	2,96E-06
4	0,8054	1,024E-05

Пример расчёта:

2. Проверка однородности дисперсий:

Выдвигаются гипотезы:

- дисперсия однородна (во всех экспериментах дисперсия равна)

- дисперсия неоднородна (во всех экспериментах дисперсия неравна)

Вычисляем наблюдаемое значение(значение статистического критерия по данной выборке):

;

Затем сравниваем полученное значение с ,

где q – число испытаний;

N – число точек факторного пространства;

α=0,01 - вероятность ошибки I рода.

- дисперсия однородна.