n align="justify"> = 4,49> F = 0,589. Отже, гіпотеза про адекватність обраної моделі не відкидається.
8. Коефіцієнт Стьюдента :
Для перевірки значимості коефіцієнтів необхідно визначити коефіцієнт Стьюдента.
Дисперсія аппроксимирующего полінома:
В
Середньоквадратичне відхилення апроксимує полінома:
В
Розрахункове значення критерію Стьюдента:
В
Табличне значення критерію Стьюдента, визначене для числа ступенів свободи ? = N (m - 1) = 8 (3 - 1) = 16, складає t т = 2,13.
Для оцінки значущості коефіцієнтів апроксимує полінома розрахункове значення критерію Стьюдента порівнюємо з табличним.
Якщо tai
Розглянута перевірка показала, що з розглянутого рівняння слід виключити a3 і a13, тоді апроксимуючий поліном прийме вигляд:
В
9. Повторна перевірка адекватності моделі:
В
За даними перевірки можна зробити висновок, що модель адекватна, тому що Fnew 10. Інтерпретація моделі в термінах:
Аналіз моделі об'єкта дослідження показав, що значущими є не тільки лінійні ефекти, а й деякі парні взаємодії. З 3-х факторів, лінійно впливають на функцію відгуку, виділилися тільки 2: Х1 (витрата шихти) і Х2 (витрата технічного кисню). Причому Х1 робить сильний вплив, ніж Х2:
В
Х3 (вміст кисню в дуття) істотного впливу на функцію відгуку не надає.
Значимими також виявилися 2 коефіцієнта з 3-х спільних факторів, тобто сумісність ефектів (Х1 і Х2) і (Х2 і Х3). Спільне вплив (Х1 і Х2) надає більш сильний, ніж (Х2 і Х3):
В
Взаємний вплив (Х1 і Х3) істотного впливу на функцію відгуку не надає.
11. Знаходження оптимальних умов протікання процесу:
Отримана модель процесу дозволяє визначити оптимальні умови його протікання. На основі апроксимуючих відомостей відомо, що найкраща якість протікання процесу досягається при:
Х1 = -1 .. 1
Х2 = -1 .. 1
Х3 = -1 .. 1
Для знаходження оптимальних умов протікання процесу досліджуємо рівняння при Х2 = -1; -0,5; 0,5; 1 і Х1 = -1; 1.
По черзі підставимо вказані значення Х1 і Х2 в рівняння і задаючи y = 0, що відповідає оптимальному протіканню п...
