- •Отчет по лабораторной работе «Основы научных и инженерных исследований» На тему: «Регрессионный анализ cостава готового продукта (галургического кСl), %»»
- •Исходные экспериментальные данные для регрессионного анализа: Состав готового продукта (галургического кс1), %
- •Результаты обсчета. Выводимые программой Microsoft Excel результаты предварительных расчетов коэффициентов регрессии, регрессионной статистики и дисперсионного анализа
- •1.Предварительные вычисления коэффициентов регрессии
- •2. Анализ адекватности уравнения и значимости найденных коэффициентов уравнения. Отбраковка незначимых факторов.
- •3.Уточненные вычисления коэффициентов уравнения регрессии, вывод графиков подбора и остатков.
- •4. Анализ адекватности уточненного уравнения, значимости найденных коэффициентов уравнения, величин остатков и графиков подбора расчетных к экспериментальным значениям kci
- •5. Оптимизация процесса по найденному уравнению регрессии
4. Анализ адекватности уточненного уравнения, значимости найденных коэффициентов уравнения, величин остатков и графиков подбора расчетных к экспериментальным значениям kci
Значение множественного коэффициента R=0,960387 и высокая величина стандартной ошибки -0,072887, свидетельствуют о низкой степени совпадения вычисленных значений KCI (по приведенному ниже уравнению) с экспериментальными значениями KCI. Однако данное уравнение адекватно, поскольку значимость F 1,23E-17 составляет, что значительно меньше 0,05.
Х= 99,89238-1,11405 *NaCI
Вычисленный коэффициент, стоящий перед аргументом NaCI, значим, так как величина Р-значения меньше 0,05.
Следует отметить, что найденное уравнение регрессии применимо только для диапазона содержания NaCI ω=0,96..2,04. При расширении диапазона аргумента оно может стать некорректным.
Величины расхождений расчетных и экспериментальных значений (остатков) массовой доли KCI приведены в табл.3. Из анализа данных табл.3 следует, что максимальная величина остатка равна 0,111328, что показывает довольно низкую степень совпадения расчетных и экспериментальных значений.
5. Оптимизация процесса по найденному уравнению регрессии
Найденное уравнение регрессии может быть использовано для оптимизации величины массовой доли KCI. Целью оптимизации является нахождение содержания NaCI, при которой достигается максимальная степень превращения.
Из анализа полученного линейного уравнения регрессии следует, что массовая доля KCI тем больше, чем меньше содержание NaCI.
Подставляя в уравнение минимальное значение ωNaCL=0,96, вычислим максимальное значение :
Х= 99,89238-1,11405 *0,96= 98,8229%
что является решением поставленной задачи.
Вывод: Из анализа данных таблицы 2 выявлено, что содержание КCl для приведенных экспериментальных данных зависит только от содержания NaCl.
Значение множественного коэффициента R и высокая величина стандартной ошибки, свидетельствуют о низкой степени совпадения вычисленных значений массовой доли KCI с экспериментальными значениями массовой доли KCI. Однако выраженное уравнение регрессии адекватно.
Значение массовой доли KCI в шламе тем выше, чем меньше содержание в нем NaCI.