Проверка адекватности математической модели в матричной форме. Область, на которую распространяются предсказания отклика по математической модели.


Взвешенный МНК и статистический анализ.

Дублирование опытов называется равномерным, если во всех точках факторного пространства, где проводятся опыты, проведено одинаковое число экспериментов. Если это правило нарушается, дублирование называется неравномерным.

Пусть имеется двухфакторный эксперимент.

clip_image002clip_image004 clip_image006 clip_image008

clip_image010;clip_image012;clip_image014;

clip_image016

В этом методе переписываем матрицу X.

clip_image018 и матрицу весов clip_image020 Диагонализируем число дублирующих опытов.

Матрица Х при этом превращается в матрицу средних арифметических.

clip_image022

В этом случае формула примет вид.

clip_image024

clip_image026

clip_image028

clip_image030clip_image032

Рассмотрим, как проводится статистический анализ.

clip_image034; clip_image036. Пусть clip_image038= 0,0312.

И clip_image040= 0,0112. Эта модель адекватна. Информационная модель: clip_image042.

clip_image044

Дисперсии коэффициентов равны и коэффициенты значимы.

Неравномерное дублирование.

Этот же расчёт, но с другой матрицей весов.

Пусть матрица весов теперь будет:clip_image046;

clip_image048*clip_image050=

clip_image052

Изо всех сил нужно стремиться, чтобы дублирование опытов было равномерным.

Недостатки.

— резкое возрастание вычислительных трудностей.

— Мы получили результаты, которые сомнительны и не совсем точны.

Загрузка...