Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Кориков А.М. Математические методы планирования эксперимента учеб. пособие

.pdf
Скачиваний:
21
Добавлен:
23.10.2023
Размер:
7.9 Mб
Скачать

- 5 0

-

фгзиентсз peipecssz по результатам

зао^азезй , Прелдз в * « -

зо зескеззко уцрсстзм сзстзку обсзначезт-гГ:; ззозеп фикг^ -

зуж згрскзЕпую. х

= I 2 ззмснзм зленз второго

порядка ли -

неЗнзз::, зслоззз

 

 

 

 

" Г ^ Х ^ ,

, = J = 2 ^ ; . . . . .

 

.

~- х-„ =

-х-'. X 3 . =

'

 

 

Аззлсззчшл: образом яшгЗшасг 4 2 ? 5 £ ? s

моянс будет зявната

"иекн jsx'oro зсрядка. 3 нсзой сззтемо обозначен::.? ЗОЛЕНОМ

•тепекз е.. будет

запгсыватьез здз o ^ . ; . . . ? . T 7 . ^

.^"•""'•re yp . is -

•?jH:ie

 

_.

.

 

 

 

 

 

•.;= : , X O - O , J : . -

. . . ~ b v - x K > .

 

 

73 э

-Z^-„--Z.*

 

Штрхз: з р з - К г

~\.: :.">-v'-;-"

.-. г;;:ус-

 

"зосз

:.ЙТОЗ:М

назг.йла-'зз: К2«зр£г-~в K?.**VJ

козу ^ и е н т ы

ззгзесезз.

ПТ^Е-З мптяшззреэать су?"./,' ка-гч^атсч

••••чо,-

:sf:

*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

- f 5 . x . . - * . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(2,1)

 

/.иззелугл сутзези (2.1) згзеодзт,

ггрзраззззаз Еузз част­

ные npcssBossse- от этой

квадратично* 5сг:.з, взятие

по пе ­

ременны?.: J . , з .

! Ч у , т . е .

 

 

 

 

Зызслнеязз

этой процедуры £з.эт зог^озностъ. составить

систему, число уравнений которой равно часлу

неизвестных

'коаффзпаеЕТОв. Такая система носит

название

с и с т е м ы

 

 

 

 

 

 

 

- 5 1

-

 

 

н о р м а л ь н ы х

у р а в н е н и й :

 

 

• 6 , ( 0 0 )

4-

о ,

(С1)

• . . .

4

1>ь(0к)

=

(dyV."

"6о

(01)

+

Ьл

(и)

4-

4

W

(111)

-

t ^ } ;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hit)

•Ь0

(K0) +

b, ( k i )

+ .. .

+

J o K

(KK)

-

Щ.

Здесь введены обозначения:

 

 

 

 

 

 

( L i ) = ( i 4 j = f

 

х- х - •,

 

 

 

 

( L I )

=*T_

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

U«1

 

 

 

 

 

 

 

 

Ц1 0, 1, 2.,.--1ь .

Чтобы найти интересующие нас коэффициенты регрессии, нужно решить полученную систему уравнений относительно не­

известных "6 Ь. , Для упрощения системы обозна­

чений и облегчения вывода интересующих нас формул обратикся к матричной алгебре. Обозначим через X .к а т р и ц у

н е з а в и с и м ы х

п е р е м е н н ы х

(матрицу зна­

чений факторов), т . е .

 

 

х 0 ! .

X,.

 

 

Х0>Г>. Х 1 А ' ' '

 

Через У обозначим

в е к т о р

н а б я~в д е-Н и г

(матрицу-столбец экспериментальных

значений параметра оп­

тимизации),

а через

2> - матрицу-столбец к о э фф ж ц и—

е н т о в

р е г р е с с и и , т.е.

-52. -

ъА

У - •1=

3 затратной форме система нормальных уравнений примет сле­ дующий зид

 

 

X X f3 ^ ОС w j

 

 

( 2 . 2 )

• где индекс Т

означает

транспонирование,-

поэтому

 

 

 

(00)

(01) . . .

( 0 «

 

( i i i )

 

 

 

(10)

( I I ) . . .

( I M

 

 

у .

 

 

 

; х т у =

 

Матрица Х ' Х

получила название

и н ф о р м а ц и о н ­

н о й

м а т р и ц ы .

После умножения слева

уравнения

( 2 , 2 ) на матрицу

( X X ) " 1

получим решение

системы нормаль­

ных, уравнений в

общем виде

 

 

 

 

 

 

b ~ l . X T X ) " r x Y

 

<2.з)

Обозначим элементы матрицы

(ХХ)~^ через

С• ,•

. т . е .

 

 

 

 

 

 

 

 

-ок.-

 

 

 

 

О-

 

 

 

 

Тогда интересующие нас коэффициенты регрессии (элементы

вектора B l определяются выражением

к.

о

 

(2 . 4)

' 5

ч ?

 

- ъ ь -

Таким образом, при определении коэффициентов регрессни

приходится производить следующие вычисления: I ) составлять

нормальные уравнения; 2) обращать матрицу (Д?Х), состав­

ленную из коэффициентов нормальных уравнений; 3) находить

сумму произведений ( 2 . 4 ) . Все эти вычисления обычно произ­

водятся на ЭКЛ по заранее составленным программам:- Многие

вычислительные приемы основаны на том, что матрица коэффи-

циентов нормальных уравнений симметрична: (L j ) * (j u ) :

Матрица ( X X ) додана быть невырожденной. Отсюда ус ­

ловие

линейной независимости переменных X ] , X J , * « , X j l

(4-й

постулат), отмеченное выше*

Рпи ортогональном планировании матрица ( X 1)_ ставе!

диагональной и коэффициенты регрессии определятся форму­

лой

 

 

 

• К - С Ы ^ У ) '

(2.5)

г д е

с ~ т -

 

Для ортогональных планов первого порядка, учитывая

свойство

нормировки, подучим

„ *

 

^ F ^ * - ^ "

( 2 # 6 )

Так как

каждый фактор в этом случае варьируется на

явуг

уровнях

+1 и - I , то вычисления сводятся к пршшсывашп)

столбцу

У знаков соответствующего фактору столбца кагрж- -

цы планирования и алгебраическому сложению полученных эна-

чений. Деление результата на число опытов в матрице плани­

рования дает искомый коэффициент.

- 54 -

§ 2 - 2 . П р о в е р к а

о д н о р о д н о с т и

в ы б о р о ч н ы х

д и с п е р с и й

Вспомним вычьсленкз выборочзнх дисперсна. Гели каздый 1 -нй оант состоит аз а повторных наблюдений, то оценка дисперсии в каждом опыте ( т . е . в каждой горизонтальной строке матрицы планирования) подсчитывается по формуле

где

_

«.

Выборочная дисперсия всего эксперимента получается в р е ­

зультате усреднения выборочных дисперсий всех опстов. Ес­

ли число повторных опытов одинаково по всей матрице

пла-

нжрования, то для о ц е н к и

д и с п е р с и и

п а ­

р а м е т р а

о п т и м и з а ц и и

клеем

 

 

^

h

^

f

t

W

-

( , 7 )

Выборочную дисперсию параметра оптимизации

часто называ­

ют оценкой

д и с п е р с и и

 

в о с п р

о и з в о д и ­

м о с т и

эксперимента

 

5г воспр.

 

 

Вели число повторных опытов различно, то при усредне­ нии оценок дисперсий приходится пользоваться средним взвз - веввнм значением оценок дисперсий, взятым с учетом числа степеней свободы

- 5 5 -

где

опыте,

проверка однородности выборочных дисперсий производит­

ся с помощь» различных статистических критериев. Простей-

лт из них является к р и т е р и й Ф и ш е р а (Г-кри-

терий), представлшощий собой отношение большей выборочной

дисперсии к меньшей. Полученная величина

сравнивает­

ся е таблично! величиной F --критерия

. Вол ОКажеТ-

вЯ* что

 

 

 

 

р

<

р

 

 

А

JMccn

*• т*6*

 

 

дай соответствующих степеней свободы | f х

| г х выбранного

уровня значимости, это означает,

что выборочные дисперсии

незначимо отличаются

друг от друга, т.е. они однородна.

Если сравнимое количество выборочных дисперсий больше

двух х одна выборочная дисперсия значительно превышает

остальные, можно воспользоваться

к р и т е р и е м

К о х р е н а .

Этот критерий пригоден для случаев, когда

во всех точках имеется одинаковое число повторных опытов.

Критерий Кохрена - это отношение максимальной выборочно! дисперсии к сумме всех выборочных дисперсий

— 5 6 —

Гипотеза об однородности внборочкЕХ дйоагрскГ. нод'л ^/«да­ ется, гола экспериментальное значензе крдтсрга Ko-c'-ei^ к* лравышает lad - nr^Ho^ зкачеигя.

Золи зоаниазеи гредполсжегше о

наетчак Е ^ - Д Н ^ - ^ К ' - ^ - П

энЗорочнкх дц:с~ерсий, следует Пйтата-гаг-» его

.

Для отей

n e x t мояно 2 0 С Л > Я Ь З О В Й ? з П 5

s p u e

J ' i е

Е а р т г

2 г а , По фор^узе

( 2 . 8 ) ЧОЖЧРГГХ?*^?

оце-г

дисперсии

воспроиззсдоюе?а,

SY^V

Ладе*. ня£одг.*с>- в«."'"-ч-

на

 

 

 

 

где * = Т~ £. .. '

Бартлет показал, что велггжка (2 . 9) пр^'яи-енас тк^~ чиняетея г'-распределена с (.N"*- I ) ссепекянг. свободу, где

У- число сравяиваеиЕС выборочнл- т^лттепсгЛ. ?^о-с-'-^7-„

критерия Бартлета 'проверяется обычным способов.

Все рассмотренные критерии базируются на норма."?»™ распределении. Если-имеется огздоявюгг от нормального рас­ пределения, то проверка неоднородности выборочных диспер­ сий может привести к ошибочне:»' результатам.

 

§ 2 - 3 . П р о в е р к а

а д е к в а т н о с т и

 

 

 

и о д е

л

 

 

 

Первый вопрос,

который нас

интересует

после вычисле­

ния коэффициентов модели, это проверка ее

пригодности. Та­

кую проверку называют проверкой адекватности модели.

 

С этой целью вычисляем остаточную сумму квадратов, де­

лит*; ее на число степеней

свобода {

в У -

 

К, - z и получаем

о с т а т о ч н у ю

д и с п е р с и ю

 

ЕЛИ дисперсию

а д е к в а т н е с т г

 

 

 

 

 

 

S 1 „ Ji _ f

/ ц

- S

 

 

 

где

л

црэдеказанная уравнением регрессии, а

^ - величина,

^ -

найденная экспериментадьяо.

 

 

 

 

Для проверки гипотезы об адекватности аюдели пользуют­

ся F

-критерием Фишера, т . е . вычисляется

отношение

ж если рассчитанное

значение "F -критерия

не превышает таб­

личного, то, с соответствующей доверительной вероятностью аодель мояно считать адекватной.

Рассмотренный способ расчета дисперсии адекватности

применим в случае,

если опыты в матрице шанирозания

не

дублируются,

а информация о дисперсии воспроизводимости

извлекается

из параллельных опытов в .нулевой точке

или

из щредварательных

экспериментов ...

 

В общем случае

 

 

где .< - число ра'-личза опытов (числе отрск катрица);

•V - "золе паряллелькых(повторных) опнгов в i. -ой стро­

ке матрицы;

ц- среднее арягёйетэтескее аз г.. ^раллельккх' опн-сз;

ц,. -

предсказанное

гк> у^агчеяяг

сличение 3 I - я

спкгм> ,

Смкс; ЭТОЙ формула очень зр-опт: разлячл» мезгу

sEcrte-

ргмзнтальншл и гасчетннм зпдченлзм ^-«-а'-тег

там бег&дптй

вес, чем больие число повторных сгатсв.

 

 

 

 

 

 

Адекватность

линейного

уразнеякя

матет

тгрг; орать

z

другим путем. Очевидно,,

что

кезфрапче;??

^-

,

оир-сД-э.^яшй

со результатам полного

ч дробного факторного

окелгрсанта,

всегда язлязтея оценкой;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0„

Ъ_

-

' ~

•?>• : .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

! <3

;

- i.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С другой стереги, величала "о„ является спек;:о2 резуль­

тата опыта :?а основном уровне. Поэтому

е с ж . зыггалки?!-

 

опыт па ессозном уровне,

г . з . получить

ц3

,

и найти

раз­

ницу

i

ц^.}, то эта

величина язляется .оценке?: су&глп

 

^вадратичнвх членов з

урагнепии регрессия. Зслл

разность

: , -

ц9 )

велика,

ланеЗнжл

уравнением пользоваться

нель­

з я ; если мала - возможное

использования линейного

ураз-

"зь^:

нз

исключена, гначагоста "азличпя

ьтезду 6

i

у

вкз-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-

i "

 

д: :ден::тл :;: - -критерию Стьюдепта:

- 5 9 -

t № i « _

I'D, -ч,\чПГ

где ЬЭД- Среднеквадратичная ошибка воспроизводимости,

определенная при | степенях свобода.

Гипотеза об адекватности уравнения принимается в слу­ чае, когда

"t-pacs ^ "^т&бл

§ 2-4. П р о в е р к а

з н а ч и м о с т и

к о э ф ф и ц и е н т о в

Проверка значимости коэффициентов регрессии осущест­ вляется двумя равноценными способами: проверкой по t - -кри­ терию Стьюдеята иди построением доверительного интервала.

Прежде всего надо, конечно, найти оценки дисперсии коэффициентов регрессии ^{^-J* Обозначим через |Ь матри­

цу-столбец теоретических (истинных) значений коэффициентов регрессии, jb = м{в} , здесь и всюду ниже М означает ма­ тематическое ожидание. Введем матрицу-столбец д = У -"

-М{у)с независимыми нормально распределенными компонен­

тами, имеющими дисперсии

• Так как

в ~ ( х т х ) ~ 1 х т у ,

то справедлива следующая цепочка равенств

М { ( 5 - р)( Ь-jb)T} - М {{Xх Xf Хт д[(xT lj"f Хг4)= - М { ( Х т Х ) н Х т д ( Х т д ) т [ ( Х т Х ) - Т } -

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ