(5)
Причому в цьому рівнянні враховують тільки значущі коефіцієнти b i .
Далі проводять регресійний аналіз.
Регресійний аналіз
Зазвичай, реалізуючи активний експеримент, проводять однакову кількість паралельних дослідів. Тому і застосовують першу схему регресійного аналізу. p align="justify"> Основне завдання регресійного аналізу отримання математичної моделі процесу, перевірка адекватності отриманої моделі та оцінка впливу кожного фактора на процес. p align="justify"> У будь-якій точці плану, але частіше в центрі проводять кілька паралельних дослідів і по них розраховують:
1. Вибіркові математичні очікування y i за формулою:
(6)
де m - кількість паралельних дослідів; i - результати експерименту; - номер рядка матриці.
. Вибіркову построкові дисперсію S ВІ i за формулою:
(7)
де m - кількість паралельних дослідів в центрі плану,
у i - експериментальні значення параметрів оптимізації;
? середнє значення параметрів оптимізації;
Потім отриману вибіркову дисперсію застосовують як
В
Однорідність дисперсій не перевіряється.
. Перевірка значущості коефіцієнтів b i. Обчислюємо їх методом найменших квадратів:
(8)
4) Визначаємо дисперсію коефіцієнтів bi:
Плани другого порядку не ротатабельни, тобто точність передбачення на різних відстанях різна, коефіцієнти обчислюємо з різною точністю, отже, S bi буде різна.
(9)
) Перевіряємо значимість коефіцієнтів рівняння регресії за критерієм Стьюдента:
(10)
де tp-розрахунковий критерій Ст'юдента;
Sbi - дисперсія коефіцієнтів bi;
tтабл. - табличний критерій Ст'юдента.
Якщо t р > t табл коефіцієнт b i значущий, тобто фактор, відповідний цьому коефіцієнту робить істотний вплив на процес . В іншому випадку коефіцієнт b i незначущий, фактор, в області факторного простору не р...
