відних ступенів свободи:
n 1ад = N - d , n 2АД = N зн = N ( m - 1), (17)
при заданому рівні значущості q пекло (зазвичай q пекло = 0,05), то гіпотезу про адекватність не відкидається. В іншому випадку гіпотезу відкидають і математичний опис визнається неадекватним.
У даному випадку n 1ад = 2, n 2АД = 32, табличне значення критерію F кр = 3,302. Таким чином, модель визнається адекватною.
2 Застосування методу випадкового балансу для виділення найбільш істотних вхідних змінних багатофакторного об'єкта
При оптимізації багатофакторного об'єкта основним етапом є отримання математичної моделі, адекватно описує статичний об'єкт в досліджуваному діапазоні зміни його вхідних змінних (факторів). При цьому природно прагнути до того, щоб математичний опис було можливо простішим при максимумі подоби, особливо при розробці способів і систем оптимального управління, коли важливо досягти або підтримувати глобальний, а не локальний або приватний екстремум. Однак рішення цього завдання в реальних умовах зазвичай пов'язане з серйозними труднощами, викликаними вельми великою кількістю змінних, в тій чи іншій мірі впливають на об'єкт.
Методика регресійного аналізу заснована на припущенні, що враховані всі або, принаймні, всі істотні фактори, інакше отримана математична модель виявиться неадекватною в досліджуваному діапазоні зміни змінних. Залучення всього безлічі змінних до складання математичного опису може зажадати непомірного обсягу експериментальної та обчислювальної роботи, що часто нездійсненно в силу технологічних, економічних та інших обмежень. Виникає необхідність попереднього відсіювання несуттєвих змінних і виділення тих вхідних впливів, які надають найбільш помітний вплив на цільову функцію. p> Якщо число всіх можливих факторів, що впливають на об'єкт, не перевищує 6 - 7, то для попереднього вивчення об'єкта можна застосувати методи дробового або повного факторного експерименту. Однак при великому числі розглянутих факторів методи ПФЕ і навіть ДФЕ, призначені для ретельного вивчення поверхні відгуку, виявляються занадто громіздкими і трудомісткими для постановки відсіваючих дослідів. У разі вивчення більше 8 - 10 факторів, якщо експерименти недорогі і якщо завідомо відомо, що лише деякі змінні є суттєвими, слід застосовувати метод випадкового балансу (МСБ).
Найважливішою теоретичною передумовою МСБ є апріорне знання того, що з усієї сукупності розглянутих змінних тільки невелике їх число (наприклад, 10 ... 15%) є дійсно суттєвими, інші ж можуть бути віднесені до "шумового полю".
Під "шумовим полем" зазвичай розуміють випадкові перешкоди, про які нічого або майже нічого невідомо, і малозначущі або незначущі змінні (лінійні і парні взаємодії), які немає сенсу контролювати. p> Основна ...
