- •1. Исходная матрица наблюдений содержит параллельные опыты, что позволяет вычислить дисперсию воспроизводимости.
- •1) Исходные данные
- •2) Матрица наблюдений
- •3) Промежуточные вычисления и табличные значения
- •4) Статистические характеристики матрицы наблюдений
- •5) Матрица коэффициентов корреляции
- •6) Обращенная матрица
- •7) Полученные модели
- •8) Таблица остатков смм
- •9) Оценка адекватности:
- •2. Исходная матрица наблюдений не содержит параллельные опыты, но известна ошибка эксперимента
- •1) Исходные данные
- •2) Матрица наблюдений
- •3) Промежуточные вычисления и табличные значения
- •4) Статистические характеристики матрицы наблюдений
- •5) Матрица коэффициентов корреляции
- •6) Обращенная матрица
- •7) Полученные модели
- •8) Таблица остатков смм
- •9) Оценка адекватности
- •3. Исходная матрица наблюдений не содержит параллельные опыты. Ошибка эксперимента неизвестна.
- •1) Исходные данные
- •2) Матрица наблюдений
- •3) Промежуточные вычисления и табличные значения
5) Матрица коэффициентов корреляции
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
Y |
1 |
1 |
0,38414 |
0,03235 |
0,04823 |
-0,2029 |
2 |
0,38414 |
1 |
0,2755 |
-0,26547 |
-0,20841 |
3 |
0,03235 |
0,2755 |
1 |
-0,26599 |
-0,26611 |
4 |
0,04823 |
-0,26547 |
-0,26599 |
1 |
-0,79883 |
Значимые значения коэффициентов корреляции: R(X(I),X(J)) =
6) Обращенная матрица
|
X1 |
X2 |
X3 |
Y |
1 |
1,13077 |
-0,24932 |
0,23387 |
-0,20841 |
2 |
-0,24932 |
1,13111 |
0,23468 |
-0,26611 |
3 |
0,23387 |
0,23468 |
1,12451 |
-0,79883 |
7) Полученные модели
Стандартизованная статистическая математическая модель
Y° = -0,35614·X2°-0,43651·X3°-1,00949·X4°
Статистическая математическая модель для натурального масштаба переменных
Y = 9,32158-4,19454·X2-5,15987·X3-9,82740·X4
Коэффициент множественной корреляции R=0,99792
8) Таблица остатков смм
|
Y1 эксперимент |
Y1 прогноз |
Delta |
1 |
12,86516 |
13,76269 |
-0,89754 |
2 |
7,19083 |
6,99039 |
0,20044 |
3 |
-11,1237 |
-12,0281 |
0,90436 |
4 |
13,90319 |
14,03204 |
-0,12885 |
5 |
6,53395 |
7,63272 |
-1,09877 |
6 |
3,56369 |
3,7061 |
-0,14241 |
7 |
3,92376 |
4,17463 |
-0,25087 |
8 |
27,79564 |
26,76066 |
1,03498 |
9 |
11,92864 |
11,72417 |
0,20447 |
10 |
28,77686 |
29,57213 |
-0,79527 |
11 |
0,55616 |
0,00763 |
0,54853 |
12 |
12,31499 |
12,26126 |
0,05373 |
13 |
18,39233 |
17,39446 |
0,99787 |
14 |
-14,9049 |
-14,2742 |
-0,63067 |
Среднее отклонение = 0,56348
С.К.О предсказание = 1,13256
Остаточная дисперсия = 1,28269
9) Оценка адекватности:
Расчетное значение критерия Фишера : Fp=S/S0 =1.28269/2.32416= 0.5518
Табличное значение критерия Фишера получено при fчислителя=10, fзнаменателя=12
Fтаб = 2,7
2,7>0.5518 – модель адекватна
2. Исходная матрица наблюдений не содержит параллельные опыты, но известна ошибка эксперимента
1) Исходные данные
Число входных параметров М |
4 |
Число опытов N |
14 |
Число параллельных опытов P |
1 |
2) Матрица наблюдений
Отличается от матрицы первого случая лишь отсутствием второго столбца выходной переменной (параллельного опыта). В остальном матрицы совпадают.