Получили систему коэффициентов в криволинейной системе координат.
Попроще (то же самое):
1. Необходимо поставить специальные опыты для нахождения
(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).
Если выполняется =>
незначима,иначе используем в модели.
Возвращаемся в декартовы координаты:
Проблемы:
1. Полученная модель является алгебраической формой связи в именованных величинах и поэтому
-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.
