ання значимо чи їх відмінність:
х (0)-х (4) = 31,66> 24,86 значимо;
х (0)-х (3) = 27,44> 24,32 значимо;
х (0)-г (2) = 6,25 <23,71 не значимі;
х (0)-х (1) = 7,92 <22,56 не значимі;
г (1)-х (4) = 23,74> 24,32 значимо;
г (1)-х (3) = 19,52 <23.71 не значимі;
г (1)-г (2) = 4,33 <22,56 не значимі;
г (2)-х (4) = 19,41 <23,71 не значимі;
г (2)-х (3) = 15,19 <22,56 не значимі;
г (3)-х (4) = 4,22 <22,56 не значимі. p align="justify"> Висновок: Найбільший вплив надають 3,4 градації фактора. Оптимальним варіантом для підбору складу можна вважати 3 градацію, що значно підвищує значення показника якості Y1. p align="justify"> газобетон випадковий дисперсійний якість
4. Кореляційний аналіз
Якщо необхідно дослідити кореляційний зв'язок між багатьма величинами, то користуються рівняннями множинної регресії.
(63)
Рівняння являє собою гіперповерхня при k> 2, яка називається поверхнею відгуку. При побудові поверхні відгуку на координатних осях факторного простору відкладаються чисельні значення факторів. br/>
Таблиця 17 - Вихідний статичний матеріал у натуральному масштабі
№
Перейдемо від натурального масштабу до нового, провівши нормировку всіх значень випадкових величин за формулами:
е (64)
, (65)
де, - нормовані значення відповідних факторів.
, (66)
. (67)
Таблиця 18 - Вихідний статистичний матеріал в безрозмірному масштабі
№
Вибірковий коефіцієнт кореляції дорівнює
, (68)
. (69)
В В В В В В
Обчислений вибірковий коефіцієнт кореляції рівний коефіцієнту кореляції між змінними, вираженими в натуральному масштабі. Рівняння регресії між нормованими змінними не має вільного члена і приймає вигляд:
(70)
Коефіцієнти рівняння знаходяться з умови:
(71)
Умови мінімуму функції S визначаються так само, як для залежності одного зміною і система нормальних рівнянь має вигляд:
В
(72)
В
Помножимо ліву і праву частини системи рівнянь на 1/(n-1). В результаті при кожному коефіцієнті a j
