Ход работы

1. На основании экспериментальных данных и методики ПФЭ разработали алгоритм и программу расчета коэффициентов уравнения и регрессионного анализа (Приложение А).

2. Рассчитали значения коэффициентов регрессии и получили уравнение регрессии:

3. Выполнили проверку дисперсии на однородность по критерию Кохрена: G = 0.7377 > 0.6798, то дисперсия не однородна.

4. Оценили значимость коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента: . Таким образом, все значения ( ) больше табличного, а, следовательно, все значения регрессии значимы. Искомое уравнение:

5. Проверили полученную модель на адекватность по критерию Фишера. Для проверки адекватности уравнения сравним расчетное значение критерия Фишера с табличным значением критерия оптимальности . Так как 543,097 > 3,8, уравнение регрессии неадекватно.

6. Полученные результаты оформили в виде таблиц.

Результаты исследования

Таблица 1 – Матрица планирования (Вариант 8)

№
		Код	Нат		Код	Нат		Код	Нат
1	+	+	553		+	1,2		+	12		32,29		32,34		32,32		29,9
2	+	-	523		+	1,2		+	12		25,8		26,0		25,9		28,9
3	+	+	553		-	0,4		+	12		38,24		38,35		38,30		29,1
4	+	-	523		-	0,4		+	12		19,50		19,52		19,51		28,0
5	+	+	553		+	1,2		-	6		37,42		37,69		37,56		40,3
6	+	-	523		+	1,2		-	6		42,54		42,94		42,74		39,3
7	+	+	553		-	0,4		-	6		31,2		29,85		30,53		39,4
8	+	-	523		-	0,4		-	6		46,7		46,1		46,40		38,3

Факторы: T(x1) = ; С(х2) = 0,4 – 1,2 моль; (х3) = 6 – 12 с.

Вывод: в результате лабораторной работы были освоены статистические методы обработки экспериментальных данных при исследовании химических процессов, а также методы планирования полнофакторного эксперимента. На основании имеющихся данных о технологическом процессе получили статистическую модель и проверили ее на адекватность данному процессу. Был разработан алгоритм и программа расчета коэффициентов уравнения регрессии и полного статистического анализа полученного уравнения регрессии. Получили уравнение регрессии следующего вида: Проверили дисперсность на однородность, а также выполнили проверку полученной модели на адекватность при помощи сравнения критерия оптимальности с табличным значением критерия Фишера, в результате чего установили неадекватность модели, так как 543,097 > 3,8. Таким образом, можно дать рекомендацию повторить серию опытов или изменить интервалы варьирования.