ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.01.2024
Просмотров: 42
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
2.3. Статистическая обработка результатов ПФЭ
Предположим, что общий вид плана и результаты параллельных экспериментов приведены в табл.2.1.
Таблица 2.1
Номер эксперимента | | | | Результат отклика в параллельных опытах | ||
1 | | r | ||||
1 | - | | - | | | |
2 | - | | + | | | |
| | | | | | |
n | + | | + | | | |
Рассмотрим последовательность статистической обработки и проверки адекватности построенной модели.
1. Определяются среднее значение и дисперсия отклика в i –м эксперименте (строке) по формулам
(2.1)
. (2.2)
где - значение отклика в i-м эксперименте (строке) j-й серии
экспериментов;
- число параллельных экспериментов.
2. Выполняется проверка однородности дисперсий . Для этого определяется расчетное значение критерия Кохрена по формуле
. (2.3)
С критерием связаны степени свободы: для числителя , для знаменателя .
Проверяется условие
, (2.4)
где критическое (табличное) значение критерия Кохрена, найденное для заданной доверительной вероятности при числе степеней свободы .
Если условие (2.4) выполняется, то дисперсии однородны и статистическая обработка продолжается. Если не выполняется, то дисперсии неоднородны. В этом случае требуются повторить эксперимент, изменив условия его проведения (набор факторов, интервал их варьирования, точность измерительных приборов и пр.).
3. Определяется оценка дисперсии воспроизводимости экспериментов определяется по формуле
. (2.5)
с ней связано число степеней свободы .
4. Определяются коэффициенты уравнения регрессии
(2.6)
где
- кодированное значение -го фактора в -м эксперименте (строке)
матрицы плана;
- кодированное значение -го и -го факторов в -м эксперименте
(строке) матрицы плана;
- кодированное значение -го, -го и -го факторов в -м
эксперименте (строке) матрицы плана.
5. Выполняется проверка значимости коэффициентов уравнения регрессии.
Для выполнения проверки нужно построить доверительный интервал , соответствующий доверительной вероятности , для каждого из коэффициента .
, (2.7)
где - коэффициент, рассчитанный по формуле (2.6);
- возможная ошибка, возникающая от замены истинного значения
коэффициента его оценкой.
Ошибка полагается одинаковой для всех коэффициентов:
, (2.8)
где - табличное значение критерия Стьюдента при доверительной
вероятности и числе степеней свободы , с которым
определялась дисперсия .
Коэффициент (его расчетное значение) значим, если построенный доверительный интервал не содержит точку . В данном случае это равносильно условию .
Если интервал содержит точку , или, что, то же самое , то коэффициент с доверительной вероятностью не значим, так как отличным от нуля он мог оказаться за счет погрешностей эксперимента.
6. Принимая во внимание только значимые коэффициенты, записывается полином вида
.
Выполняется проверка адекватности модели и делается заключение о ее пригодности для практики. Для этого вначале подсчитывается дисперсия, характеризующая ошибку модели
(2.9)
где - разность между рассчитанным по полученной модели и экспериментальным значениями y в - й строке (эксперименте);
- значение отклика по построенной модели в - й строке
(эксперименте);
- число степеней свободы модели;
- число экспериментальных точек;
- количество значимых коэффициентов модели в уравнении
регрессии, кроме коэффициента .
Затем определяется расчетное значение критерия Фишера
. (2.10)
С критерием Фишера связанны степени свободы: для числителя ; для знаменателя .
Проверяется условие
, (2.11)
где - табличное (критическое) значение критерия Фишера, найденное для заданной доверительной вероятности при числе степеней свободы .
Если условие (2.11) выполняется, то построенная модель адекватна эксперименту.
При невыполнении условия (2.11) модель неадекватна и пользоваться на практике ей нельзя.
Для лучшего понимания алгоритма статистической обработки ниже рассмотрим пример.
2.4. Пример выполнения работы
Для исследования выходного параметра технологического процесса при числе параметров