stify"> Yх < span align = "justify"> ~ 2 2 Х ~ 2 3 Yх < span align = "justify"> ~ 2 4 YY розр (Y ср -Y розр ) 2 № align = "justify"> Висновок: рівняння адекватно -21,2-83,23024,6692
Далі, для того щоб знайти дисперсію адекватності, потрібно знайти Y розр , для цього значущі коефіцієнти b i і фактори з матриці відповідні їм підставляємо в рівняння регресії і вважаємо:
Yрасч = 74,88 -8,51 * Х1 -5,88 * Х 2 + 8,1 * Х 4 - 4,5 * Х1Х2 + 4,37 * Х1Х3 + 4,5 * Х1Х4 + 5 * Х2Х4 - 10,4 * Х 2 4
Адекватність математичної моделі перевіряємо за критерієм Фішера:
F розр = 8,689; F табл. = 8,69.
Умова F розр табл. дотримується, отже, математична модель адекватна, тобто модель цілком відповідає реальному процесу.
2.2 Інтерпретація результатів математичного моделювання
Далі переходимо до інтерпретації отриманих результатів та вивченню впливу чинників.
Інтерпретація результатів - це переклад результатів з математичної мови на технологічний мову.
Інтерпретація проводиться за результатами планованого (активного) експерименту, тобто в кодованому вигляді. У звичайних рівняннях регресії (у натуральному вигляді) значення коефіцієнтів bi не можна зіставляти, оскільки вони відповідають натуральним чинникам. У планованому експерименті фактори приведені до безрозмірного кодованому увазі, в якому кожен з них варіюється від верхнього до нижнього рівня, що дає можливість їх зіставляти. p align="justify"> Завдання інтерпретації вирішується в кілька етапів:
. Встановлю...
