Условия ортогональности


clip_image002 ;clip_image004

Получили систему коэффициентов в криволинейной системе координат.

Попроще (то же самое):

clip_image006; clip_image008 ;clip_image010

Как найти clip_image012:

1. Необходимо поставить специальные опыты для нахождения clip_image012[1] (дисперсия эксперимента).

2. Нельзя поставить опыты => берем все экспериментальные Y и находим дисперсию распределения Y и делим ее на 4(к сожалению,точнее ничего не получится => получим самую большую дисперсию => самый крайний случай).

clip_image014

Если выполняется => clip_image016незначима,иначе используем в модели.

Возвращаемся в декартовы координаты:

clip_image017clip_image019 clip_image021

Проблемы:

1. Полученная модель является алгебраической формой связи в именованных величинах и поэтому clip_image023-не веса,как в обычном факторном эксперименте.

2. Вычисления возрастают с увеличением числа значимых факторов,поэтому желательно избавиться от коррелированных факторов.

3. Точность метода будет возрастать,если номер k будет в порядке убывания значимости факторов.Рекомендуется сделать 2 разные модели: сначало ММСБ выкинуть все незначимое,затем,с помощью МНКО,разобраться с поставленными по убыванию факторами.

Достоинства МНКО:

1. Метод срабатывает при малом числе строк (не более чем число эффектов (столбцов)).

2. Модель получаем в именованных величинах и даже неспециалист поймет ее.