
- •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
3) Промежуточные вычисления и табличные значения
Критерий Кохрена:
Не вычисляется
Критерии Стьюдента:
Табличные значения критериев Стьюдента определим при уровне значимости q=0,05
Табличное значение критерия Стьюдента для оценки значимости коэффициентов корреляции получено при f= ;Tтаб=
Табличное значение критерия Стьюдента для оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии получено при f= ;Tтаб=
Характеристики эксперимента:
Среднеквадратичная ошибка эксперимента: S0= 1,3600
Заданная (известная) дисперсия воспроизводимости опытов эксперимента D0=1,84960
Статистические характеристики:
Среднее значение выходной переменной Y=
С.К.О выходной переменной Sy= 12,52693
4) Статистические характеристики матрицы наблюдений
Идентичны значениям первого случая
5) Матрица коэффициентов корреляции
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
Y |
1 |
1 |
0,38414 |
0,03235 |
0,04823 |
-0,24363 |
2 |
0,38414 |
1 |
0,2755 |
-0,26547 |
-0,2013 |
3 |
0,03235 |
0,2755 |
1 |
-0,26599 |
-0,25903 |
4 |
0,04823 |
-0,26547 |
-0,26599 |
1 |
-0,8009 |
Значимые значения коэффициентов корреляции: R(X(I),X(J)) = 0,53245
6) Обращенная матрица
|
X1 |
X2 |
X3 |
Y |
1 |
1,13077 |
-0,24932 |
0,23387 |
-0,2013 |
2 |
-0,24932 |
1,13111 |
0,23468 |
-0,25903 |
3 |
0,23387 |
0,23468 |
1,12451 |
-0,8009 |
7) Полученные модели
Стандартизованная статистическая математическая модель
Y° = -0,35036·X2°-0,43075·X3°-1,00849·X4°
Статистическая математическая модель для натурального масштаба переменных
Y = 9,14730-4,16516·X2-5,13964·X3-9,90988·X4
Коэффициент множественной корреляции 0,99335
8) Таблица остатков смм
|
Y1 эксперимент |
Y1 прогноз |
Delta |
1 |
12,49882 |
13,62836 |
-1,12954 |
2 |
7,16678 |
6,80404 |
0,36274 |
3 |
-12,2476 |
-12,2908 |
0,04324 |
4 |
14,86333 |
13,89354 |
0,96979 |
5 |
5,47195 |
7,29658 |
-1,82463 |
6 |
3,67951 |
3,56362 |
0,11589 |
7 |
2,50511 |
3,94832 |
-1,44321 |
8 |
28,4307 |
26,4527 |
1,978 |
9 |
13,51578 |
11,69601 |
1,81977 |
10 |
27,97471 |
29,58077 |
-1,60606 |
11 |
-0,32549 |
-0,3116 |
-0,01389 |
12 |
13,59116 |
12,20682 |
1,38434 |
13 |
16,30257 |
17,36586 |
-1,06329 |
14 |
-14,2289 |
-14,6358 |
0,40685 |
Среднее отклонение 1,01152
С.К.О предсказание 1,44193
Остаточная дисперсия Dост=2,07916