в має виконуватися умова:
або. (14)
Умова (14) означає, що абсолютні значення статистично значущих коефіцієнтів регресії b i повинні не менш ніж у разів перевищувати абсолютну помилку їх визначення.
Статистично значущими коефіцієнтами, точність оцінки яких можна вважати задовільною, є коефіцієнти b 0 , b 1 , b 2 , b 12 = b 4, b 13 = b 5 , b 23 = b 6 і b 123 = b 7 . p> Статистично незначущі коефіцієнти (b 3 ) з моделі слід виключити, оскільки їх значення не можуть вважатися достовірними.
Підставляючи значення статистично значущих коефіцієнтів у вираз (9), отримаємо наступне рівняння регресії:
. (15)
6. Перевірка адекватності моделі
Процедура перевірки адекватності моделі зводиться до виконання ряду послідовних обчислень:
1. Розрахунок теоретичних значень функції відгуку в кожному досвіді по рівнянням (15).
2. Зіставлення розрахункових і експериментальних значень функції відгуку і знаходження дисперсії неадекватності.
3. Розрахунок критерію Фішера і остаточний висновок на основі зіставлення його розрахункового та табличного значень про адекватність або неадекватність моделі.
За допомогою отриманого рівняння (15) визначимо розрахункові значення функції відгуку (питомої втрати маси y). Всі значення Х i у дане рівняння входять в кодовому масштабі. Наприклад, в 4-му досвіді х 1 = +1, х 2 = +1, х 3 = -1, х 4 = +1, х 7 = -1 (табл. 3, 5). Тоді розрахункове значення питомої втрати маси в цьому досвіді дорівнюватиме:
у (4) = 111,9-11,03 +34,5-13,14-1,83-4,13-14,89 = 101,38 г/см 2 .
Підраховані таким чином значення питомої втрати маси наведені в табл. 6. Дані табл. 4 будемо використовувати для визначення дисперсії неадекватності. При рівномірному дублюванні експериментів дисперсія неадекватності визначається по залежності:
;, (16)
де і - значення функції відгуку в u-му експерименті, відповідно розраховані за рівнянням регресії і певні експериментально; f 1 - число ступенів свободи; - число залишених коефіцієнтів рівняння регресії, включаючи b 0 (); N - число дослідів плану (N = 8). Тоді f 1 = 8 - 7 = 1. p> Таким чином, якщо з регресійній моделі виключений, хоча б один статистично незначний коефіцієнт (а це неминуче, якщо варійовані фактори дійсно є незалежними змінними), масив різниць буде містити інформацію про помилках в прогнозі значень функції відгуку. br/>
Таблиця 6
Зіставлення експериментальних і розрахункових даних
Номер експерименту, u
В В В В
1
