/p>
Для Y 1 30 значення по вихідної моделі:
Для Y 1 30 значення по регресійній моделі:
, 3984 +12 * 0,4711 +10 * (-0,0109) + 8 * (-0,7407) + 6 * (-0,0332) + 2 * 0,1406 = 3,0989
Для Y 2 30 значення по вихідної моделі:
Для Y 2 30 значення по регресійній моделі:
, 8439 +12 * 0,4995 +10 * (-0,0149) +8 * (-0,8403) +6 * 0,0057 +2 * 0,1408 = 3,282
Як ми бачимо, значення дуже близькі, що свідчить про точність побудованих регресійних моделей.
Визначимо довірчі інтервали для даних моделей. Результати обчислень для обох моделей представлені в таблиці 2.6. p align="justify"> Таблиця 2.6. - Довірчі інтервали для моделей
Довірчі інтервали: Для Y 1 30Для Y 2 30min3, 0864869453,266398877 max3, +1114688633,297645707
Як ми бачимо, інтервали, отримані при регресійному моделюванні для Y 1 30, повністю входять в інтервали, які спостерігаються при імітаційному моделюванні, чого не скажеш про Y 2 30.
Регресійна статистика та розрахунок значень приведений у файлі Excel.
3. Розробка рекомендацій з використання імітаційного моделювання в задачах контролю якості технологічного процесу
3.1 Аналіз впливу розсіювання вхідних факторів на розсіювання вихідних величин
Завдяки побудованим регресійним моделям можна проаналізувати вплив розсіювання вхідних факторів на розсіювання вихідних величин. Виходячи з проведених раннє обчислень і аналізу було з'ясовано, що найбільший вплив на Y 1 і Y 2 надають одні й ті ж велічіниX 1 і Х 3 , що спростило роботу з аналізу розсіювання.
У ході аналізу впливу розсіювання змінювалося середньоквадратичне відхилення з кроком 0,6 починаючи з 0,72 до 0,48 для X 1 , і з кроком 0,08 для X
