N – число строк плана, L – некий показатель степени. L > N.

Чтобы найти модель нужно найти функцию, по которой объект дрейфует (1)

Число L будем подбирать из следующего условия: необходимо найти функцию (1) и модель ; (ПФЭ) (ДФЭ)

когда есть ‘+1’ это осторожный подход к делу. r – число определяемых эффектов, по которым ищем целевую функцию (число членов ур-я модели).

Первые L+1 строка уходят на то чтобы найти функцию , оставшиеся строки плана на построение модели. Для 2-х факторного плана эксперимента число членов модели по max=4 => r=4 пока отбросим ‘+1’ и из нер-ва найдем L; L=3.

время	g	Дрейф	Планирование
							—-
	12345678	++++++++	— + — + — + — +	— — + + — — + +	— — — -++++	+ — — + + — — +	+ — + — — + — +	+ + — — — — + +	— + + — + — — +

u – вспомогательная гипотетическая функция

Выбор временного интервала принципиально важен.

;

. Проверка на значимость по критерию Стьюдента представляет проблему — в строке одно значение. {1} Если расстояния между точками снятия экспер. достаточно большие (время проведения экспер. на порядок меньше чем промежутки между экспер.), то мы можем сделать несколько экспер в какой-то точке и получить дисперсию. Если такой возможности нет, тогда берем 8 строк плана – 8 чисел и считаем что это выборка и у нее есть дисперсия величины.

Делим ее на 4 и получаем приближенную оценку мах дисперсии и считаем предельным значением выше этого значения – сбой. Если получим в модели приблизительно такое соотношение , то линейность дрейфа соблюдается.

Адекватность модели может быть подсчитана, только если число строк плана больше чем число членов ур-я (у нас один столбец плана уже с самого начала не учитывается).

Если нер-во не выполняется можно по одному вводить ранее отброшенные коэфф-ты и проверять адекв. модели.