ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Индивидуальные задания для самостоятельной работы
Задание №1.Построение множественной линейной регрессии (сглаживание экспериментальных зависимостей)
Произведено 9 опытов. Факторами являлись х1их2. В результате опытов значения функции откликаy приняли 9 значений. Предполагая, что множественная регрессия линейна,у=B0+B1х1+B2х2, определить матрицу коэффициентовВ.
Варианты заданий
Значения факторов
|
№ вар. |
x |
№ опыта | ||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 | ||
|
1,2, 3 |
x1 |
1 |
0 |
2 |
0 |
1 |
1 |
2 |
2 |
0 |
|
x2 |
0 |
1 |
0 |
2 |
1 |
2 |
1 |
2 |
0 | |
|
4,5,6,7,8,9 |
x1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
3 |
3 |
|
x2 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 | |
|
10,11, 12,13 |
x1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
|
x2 |
1 |
2 |
3 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
3 | |
Значения функций отклика y
|
№ |
№ опыта | ||||||||
|
вар. |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
1 |
3 |
2 |
5 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
1 |
|
2 |
4 |
3 |
6 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
2 |
|
3 |
3.5 |
2.0 |
4.5 |
3.0 |
4.0 |
5.5 |
6.0 |
6.5 |
1 |
|
4 |
4 |
6 |
8 |
5 |
7 |
9 |
6 |
8 |
10 |
|
5 |
5 |
7 |
9 |
6 |
8 |
10 |
7 |
9 |
11 |
|
6 |
4 |
5 |
6 |
6 |
7 |
8 |
8 |
9 |
10 |
|
7 |
4.2 |
5 |
5.8 |
6 |
7.2 |
7.8 |
8 |
8.8 |
10 |
|
8 |
5 |
6 |
7 |
7 |
8 |
9 |
9 |
10 |
11 |
|
9 |
4.9 |
6.1 |
7 |
6.9 |
8 |
8.9 |
9 |
9.9 |
11 |
|
10 |
2 |
3 |
4 |
3 |
5 |
7 |
4 |
7 |
10 |
|
11 |
2.1 |
2.9 |
4 |
3.1 |
4.9 |
7.1 |
3.9 |
7 |
10 |
|
12 |
3 |
4 |
5 |
4 |
6 |
8 |
5 |
8 |
11 |
|
13 |
3.1 |
3.9 |
4.9 |
4.1 |
6 |
8 |
5.1 |
7.9 |
11 |
Задание №2. Дисперсионный анализ
Имеются три партии одинаковых изделий, отличающихся технологией изготовления. Из каждой партии контролируется по пять изделий (измеряется какая-то основная характеристика этого изделия). Произвести проверку нулевой гипотезы (гипотезы о том, что все партии принадлежат единой генеральной совокупности). Если эту гипотезу Вы отвергли по причине её статистической незначимости, то произведите сравнение первой и второй, а также первой и третьей партий изделий с точки зрения влияния технологии изготовления изделия на устойчивость среднего значения контролируемого показателя (чем выше среднее значения показателя, тем лучшими эксплуатационными свойствами обладает изделие).