враховує вплив k-го фактора на вихідний параметр y за умови, що вплив всіх інших факторів виключено; D-визначник матриці, побудованої з парних коефіцієнтів кореляції. Матриця має вигляд В
br clear=all>
Dm +1, k - визначник матриці з викресленими m +1 рядком і k-му стовпцем;
Dk, k, Dm +1, m +1 - визначники матриць з викресленими k-м і (m +1)-м стовпцем і рядком відповідно.
Порядок розташування впливових факторів у рівнянні (10) визначають відповідно до убуванням величини приватних коефіцієнтів кореляції.
У рівнянні (10) кожна з функцій f1 (x1), f2 (x2), ... fm (xm) приймається або лінійної, або нелінійної (степеневої, показовою, експоненційної і т.д.)
Перед визначенням виду першої залежності слід уявити вихідні експериментальні значення вихідного параметра в кожному досвіді yеj в безрозмірною формі yе0j:
, (12)
де yср-середня величина вихідного параметра.
Таким чином, вихідними даними для пошуку першої залежності будуть нормовані значення вектора вихідних параметрів і дослідні значення першого впливає фактора. Пошук залежності yр1 = f1 (x1) може здійснюватися по-різному. p> Вибравши залежність yр1 = f1 (x1), визначають залишковий показник yе1 для кожного спостереження:
. (13)
Припускаючи, що yе1 не залежить від x1 , А залежить від x2, ..., xm, вибирають залежність від другого чинника. Отримавши розрахункову залежність yр2 = f2 (x2), знаходять залишковий показник yе2 для кожного спостереження:
. (14)
Виконавши аналогічні дії для кожного k-го впливає чинника, отримують регресійну залежність для розглянутого вихідного параметра. Порядок розташування факторів для цієї Залежно визначений на етапі ранжирування і відрізняється від порядку факторів у рівнянні (10). Сукупність залежностей по кожному вихідному параметру являє собою статистичну модель багатовимірного технологічного об'єкта.
Для визначення адекватності моделі використовують оцінки адекватності - кореляційне співвідношення О· і середню відносну оцінку Оµ:
; (15)
. (16)
У даній роботі для побудови статистичної моделі абсорберів 1 і 2 застосовувалися електронні таблиці Excel. У статистичній моделі було 3 вхідних параметра - tвх, щільність зрошення П і обсяг абсорбера Vабс. Оскільки для розглянутої моделі мали місце два вихідних параметра - Твих і ступінь абсорбції y, було потрібно отримати дві окремих статистичних моделі.
Для побудови матриці коефіцієнтів парної кореляції використовувалася надбудова В«Аналіз данихВ» - В«КореляціяВ». Для знаходження визначників матриць D використовувалася стандартна функція МОПРЕД (масив). Після ранжування факторів здійснений підбір залежностей вихідних параметрів від впливових факторів, залежно визначалися із застосуванням ліній тренда на графіку функцій yеj = fj (xj) (вибрані залежності, мають найбільшу величину д...
