p>
Далі проведемо однофакторний дисперсійний аналіз, а також двухвибороч ний F-тест для дисперсії і парний двухвиборочний t-тест для середніх по кожній змінної Y 1 (X 1 ) ... Y 1 (X 5 ), Y 2 ( X 1 ) ... Y2 (X 5 ), для визначення чи робить вплив мінлива Х на величину Y.
Результати аналізу наведені у Додатку Є.
Порівнявши результати трьох аналізів можна прийти до висновку, що на кінцевий результати величини Y 1 і Y 2 максимальний вплив надають величини Х 1 і Х 3 .
2.2 Побудова регресійних моделей вихідних величин технологічного процесу
Використовуючи модель пасивного експерименту, побудуємо регресійні моделі вихідних величин Y 1 , Y 2 на базі випадкових вибірок об'ємом 30 і 100 зразків. Рядки матриці пасивного експерименту вибираються з вихідної експериментальної сукупності випадковим чином.
Регресійний аналіз проводиться за допомогою інструменту В«РегресВ» Пакета аналізу. Аналіз для вибірки Y 1 з 30 елементів.
Таблиця 2.1. - Регресійний аналіз для Y 1 (30)
Регресійна статістікаМножественний R0, 99839262R-квадрат0, 996787823Нормірованний R-квадрат0, 99611862Стандартная ошібка0, 028886296Наблюдения30Дисперсионный аналіз dfSSMSFЗначімость КоеффіціентиСтандартная X 10,4711266610,00908134851,878494713,67842 E-26Переменная X 2-0,0108915230,010301909-1,0572334420,300931171 Мінлива X 3-0,7407321320,011027463-67,171581767,77694 E-29Переменная X 4-0,0332130950,014706836 -2,2583440730,033291106 Мінлива X 50,1405611930,0465730173,018082150,005944531 Нижні 95% Верхні 95% Нижні 95,0% Верхні 95,0% Y-пересеченіе2, 9777964523,8189764282,9777964523,818976428 Мінлива X 10,452383680,4898696420, +452383680,489869642 Мінлива X 2-0,0321536180,010370572-0,0321536180,010370572 Мінлива X 3-0,763491697-0,717972567-0,763491697-0,717972567 Мінлива X 4-0,063566513-0,002859678-0,063566513 - 0,00285967...
