5.2. Ортогональные центральные композиционные планы

В планах Бокса к ядру, построенному на основе ПФЭ или ДФЭ, добавляется одна точка в центре плана с координатами (0, 0, ..., 0) и 2k "звездных" точек с координатами ( , 0, ..., 0), ..., (0, 0, ...,  ). Построенный таким образом план будет ЦКП второго порядка. Общее количество точек плана при использовании композиционного планирования составит N = N₀ +2k+ 1, где N₀ – количество точек ядра плана. В табл. 5.1 и 5.2 содержится описание соответствующих матриц планирования для ЦКП при k = 2. Количество опытов для данного плана N = 2² + 2·2 + 1 = 9. Аналогично строятся ЦКП для произвольного числа факторов, при этом каждый фактор варьируется на пяти уровнях: – ; – 1; 0; 1; .

Таблица 5.1			Таблица 5.2
Ядро плана			Дополнительные точки
x1	x2		x1	x2
+	+			0
–	+		– 	0
+	–		0	
–	–		0	– 
			0	0

В матрице плана второго порядка не у всех столбцов соблюдается условие симметрии и не все пары столбцов ортогональны. Например, рассмотрим ЦКП второго порядка для трех переменных, табл. 5.3.

Таблица 5.3

План	x0	x1	x2	x3	x1 x2	x1 x3	x2 x3	x12	x22	x32
ПФЭ	+	–	–	–	+	+	+	+	+	+
	+	+	–	–	–	–	+	+	+	+
	+	–	+	–	–	+	–	+	+	+
	+	+	+	–	+	–	–	+	+	+
	+	–	–	+	+	–	–	+	+	+
	+	+	–	+	–	+	–	+	+	+
	+	–	+	+	–	–	+	+	+	+
	+	+	+	+	+	+	+	+	+	+
Звезд­ный	+	–	0	0	0	0	0	2	0	0
план	+		0	0	0	0	0	2	0	0
	+	0	–	0	0	0	0	0	2	0
	+	0		0	0	0	0	0	2	0
	+	0	0	–	0	0	0	0	0	2
	+	0	0		0	0	0	0	0	2
Центр плана	+	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Суммы так как  0 для всех строк плана. Для устранения асимметрии и нарушений ортогональности ЦКП Бокса необходимо провести преобразование квадратичных параметров и специальным образом выбрать величину плеча .

Чтобы добиться соблюдения свойства симметричности следует перейти от x_i² к центрированным величинам x_i^* = x_i² – x²_{i ср} (сумма центрированных величин равна нулю). Среднее значение x²_{i ср} , как видно из табл. 5.3, для всех x_i² одинаково и равно

c = (N0+22)/N.

(5.3)

Тогда исходную квадратичную модель (5.1) можно преобразовать

y^' =b₀ + b₁x₁+ … + b₁x_k + b₁₂x₁x₂ + … + b_{k–1, k} x_k–1x_k+

+b₁₁(x₁² – x²_{1 ср} + x²_{1 ср}) + … + b_kk(x_k² – x²_{k ср} + x²_{k ср}) =

= d₀ + b₁x₁+ … + b₁x_k + b₁₂x₁x₂ + … + b_{k–1, k} x_k–1x_k+ b₁₁x₁^* + … + b_kkx_k^*,

где d₀ = b₀ + b₁₁ x²_{1 ср} + … + b_{k–1, k} x²_{k ср} = b₀ + c(b₁₁ + … + b_{k–1, k}).

Исходная и преобразованная модели эквивалентны, кроме того, в них все коэффициенты, за исключением нулевого, совпадают.

После преобразования получим матрицу планирования, табл. 5.4.

Таблица 5.4

План	x0	x1	x2	x3	x1 x2	x1 x3	x2 x3	x1*	x2*	x3*
ПФЭ	+	–	–	–	+	+	+	1–с	1–с	1–с
	+	+	–	–	–	–	+	1–с	1–с	1–с
	+	–	+	–	–	+	–	1–с	1–с	1–с
	+	+	+	–	+	–	–	1–с	1–с	1–с
	+	–	–	+	+	–	–	1–с	1–с	1–с
	+	+	–	+	–	+	–	1–с	1–с	1–с
	+	–	+	+	–	–	+	1–с	1–с	1–с
	+	+	+	+	+	+	+	1–с	1–с	1–с
Звездный	+	–	0	0	0	0	0	2–с	–с	–с
план	+		0	0	0	0	0	2–с	–с	–с
	+	0	–	0	0	0	0	–с	2–с	–с
	+	0		0	0	0	0	–с	2–с	–с
	+	0	0	–	0	0	0	–с	–с	2–с
	+	0	0		0	0	0	–с	–с	2–с
Центр плана	+	0	0	0	0	0	0	–с	–с	–с

Нетрудно заметить, что в этой таблице суммы элементов по всем столбцам, за исключением столбца x₀, равны нулю, т.е. в преобразованной таблице соблюдается свойство симметричности.

Но столбцы квадратичных членов не являются ортогональными при произвольных значениях 

= 0, i  j.

Ортогонализация столбцов, т. е. приравнивание к нулю, достигается специальным выбором величины . Это значение величины  находится из уравнения

N₀ (1 – c)² – 4c(² – c) + (2k – 4)c² + c² = 0

или

N₀ – 2сN₀ + N₀ с² – 4c² +4c² + 2kс² – 4c² + c² =

N₀ – 2(N₀ +2²)с + c² (N₀ + 2k +1)= N₀ – 2с² N + c²N = 0.

Следовательно, с²N = N₀. Тогда с = (N₀ /N)^{1/ 2}.

Подставим найденное значение величины с в уравнение (5.3)

(N₀ /N)^{1/ 2} = (N₀ + 2² )/N.

Решив уравнение, найдем величину , которая придает матрице планирования (в том числе табл. 5.4) свойство ортогональности

 = {[(N N0)1/2 – N0]/2}1/ 2.

(5.4)

Значения , обеспечивающие ортогональность, например, для ядер 2², 2³, 2⁴, 2^5–1, составляют соответственно 1; 1,215; 1,414; 1,547.

Оценки коэффициентов регрессии определяются по модифицированной матрице независимых переменных, табл. 5.4:

.

В приведенной формуле m= и обозначает общее количество оцениваемых коэффициентов полинома, за исключением нулевого.

Оценка коэффициента , тогда .

Оценки дисперсии коэффициентов

;

,

где – оценка дисперсии среднего значения функции отклика в u-й точке плана.

Оценка дисперсии функции отклика

.

Оценки дисперсии коэффициентов являются различными, так как вычисляются по разным совокупностям точек плана. Оценка дисперсии функции отклика зависит не только от расстояния до заданной точки от центра, но и от ее положения в пространстве, т. е. ортогональный план второго порядка не являются ротатабельным.

Проверка однородности дисперсии воспроизводимости, адекватности модели, значимости коэффициентов полинома в случае применения ортогональных ЦКП второго порядка осуществляется по рассмотренной выше схеме.