
plan_exp
.pdf
22 |
0 |
-a |
0 |
23 |
0 |
+a |
0 |
24 |
0 |
0 |
-a |
25 |
0 |
0 |
+a |
В таблице 13 приведен план для четырех факторов. Для сокращения площади повторяющиеся опыты (с 18 по 35) в таблицу не включены. Здесь общее число опытов N = 24-1 + m(2× 4 + 1) и для трех повторностей N = 8 + 3× 9 = 35 . Генерирующее соотношение примем Х4=Х1Х2, хотя можно принять и та-
кие соотношения как Х4=-Х1Х2; Х4=Х1Х3; Х4=-Х1Х3; Х4=Х2Х3; Х4=-Х2Х3.
Для определения коэффициентов регрессии необходимо прежде всего разобраться какие факторы попарно коррелируют друг с другом. Т.к. определяющий контраст Х1Х2Х4, то помимо уже названной корреляции A12 ® A4 , можно выделить еще две: A 24 ® A1 и A14 ® A 2 . Что касается коэффициентов, связанных с третьим фактором, т.е. А3, А13, А23 и А34, то они ни с какими другими коэффициентами не коррелируют.
Таблица 13.
План Хартли для четырех факторов
№ |
|
|
|
|
|
Фактор |
|
|
|
|
||
опыта |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х1Х2 |
|
Х1Х3 |
Х1Х4 |
Х2Х3 |
Х2Х4 |
Х3Х4 |
|
1 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
+ |
|
+ |
+ |
+ |
+ |
2 |
- |
+ |
+ |
- |
- |
|
- |
|
+ |
+ |
- |
- |

3 |
- |
- |
+ |
+ |
+ |
- |
- |
- |
- |
+ |
4 |
+ |
- |
+ |
- |
- |
+ |
- |
- |
+ |
- |
5 |
+ |
+ |
- |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
+ |
- |
6 |
- |
+ |
- |
- |
- |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
7 |
- |
- |
- |
+ |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
- |
8 |
+ |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
+ |
+ |
+ |
9 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
10 |
-a |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
11 |
+a |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
12 |
0 |
a |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
13 |
- |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
+a |
|||||||||
14 |
0 |
0 |
a |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
15 |
- |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
||
0 |
0 |
+a |
||||||||
16 |
0 |
0 |
0 |
a |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
17 |
- |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|||
0 |
0 |
0 |
+a |
|||||||
18 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
... |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
35 |
0 |
0 |
0 |
+a |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Тогда условие симметричности
2 |
K |
(1 |
- X) - (2K |
- 1)mX + 2m(a |
2 |
- X) = 0 |
, |
(35б) |
|
|
|
$ |
$ |
|
$ |
|
|

а условие ортогональности
2 |
K |
$ |
2 |
$ |
2 |
$ |
$ |
2 |
= 0 . |
(36б) |
|
(1 - X) |
|
- 4Xm(a |
|
- X) + (2K |
- 3)mX |
|
В результате подстановка в(35б) и (36б) различных значений m от 1 до 6 и решения системы
уравнений для различных К относительно X и a получены результаты, приведенные в табл. 14. |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
$ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 14 |
|
|
|
|
Значения расчетных параметров для планов Хартли |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
К |
|
2 |
3 |
4 |
5 |
|
6 |
7 |
8 |
|
|
NЯ |
|
2 |
4 |
8 |
16 |
|
16 |
32 |
32 |
|
|
N(без учета по- |
7 |
11 |
17 |
27 |
|
29 |
47 |
51 |
|
||
вторностей) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
0,936 |
1,15 |
1,36 |
1,55 |
|
1,67 |
1,85 |
1,93 |
|
|
|
2 |
0,853 |
1,065 |
1,27 |
1,47 |
|
1,58 |
1,78 |
|
|
a |
|
3 |
0,8 |
1,0 |
1,21 |
1,41 |
|
1,51 |
1,72 |
|
|
для различ- |
|
4 |
0,736 |
0,956 |
1,16 |
1,37 |
|
1,46 |
1,67 |
|
|
ных m |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
0,733 |
0,923 |
1,12 |
1,33 |
|
1,41 |
1,63 |
|
|
|
|
6 |
0,708 |
0,895 |
1,09 |
1,3 |
|
1,38 |
1,6 |
|
|
|
|
1 |
0,536 |
0,603 |
0,686 |
0,770 |
|
0,740 |
0,825 |
0,806 |
|

|
|
|
2 |
0,409 |
0,473 |
0,556 |
0,650 |
0,618 |
0,720 |
|
|
|
X |
|
3 |
0,343 |
0,400 |
0,479 |
0,571 |
0,540 |
0,646 |
|
|
|
$ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
для различ- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
4 |
0,302 |
0,354 |
0,425 |
0,516 |
0,486 |
0,590 |
|
|
|||
|
ных m |
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
5 |
0,273 |
0,32 |
0,389 |
0,475 |
0,444 |
0,547 |
|
|
|
|
|
6 |
0,250 |
0,296 |
0,365 |
0,442 |
0,413 |
0,514 |
|
|
N |
|
|
1 |
1,52 |
3,49 |
6,79 |
11,5 |
15,5 |
23,0 |
28,0 |
|
2 |
€ 2 |
2 |
2,11 |
5,08 |
10,3 |
18,7 |
24,9 |
39,9 |
|
|
|
å |
|
|
|||||||||
(Xin |
- X) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
2,45 |
6,00 |
12,9 |
24,0 |
31,2 |
52,4 |
|
|
|||
n=1 |
|
|
|
|
|||||||
для различ- |
4 |
2,70 |
6,68 |
14,6 |
28,2 |
36,2 |
62,2 |
|
|
||
5 |
2,87 |
7,25 |
15,7 |
31,4 |
39,7 |
70,6 |
|
|
|||
|
ных m |
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
6 |
3,01 |
7,67 |
17,0 |
34,2 |
43,3 |
78,3 |
|
|
|
Коэффициент регрессии A' и A как и для обычного ортогонального плана, можно получить по |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
0 |
0 |
|
|
|
|
выражениям (19а) и (44а). Коэффициент регрессии А, который не коррелирует с взаимодействием,
3
определяется из выражения:
|
|
N |
|
|
N |
|
|
|
|
å X3n Yn |
|
å X3n Yn |
(46) |
||
A 3 |
= |
n=1 |
|
= |
n=1 |
||
N |
2 |
N0 + 2a 2m |
|||||
|
|
|
|
||||
|
|
å Xin |
|
|
|
n=1
Остальные линейные коэффициенты нетрудно определить, пользуясь только двумя опытами, отличающимися значениями лишь одного фактора:
A1 |
= |
- Y10 |
+ Y11 |
(47) |
|||
2a |
|||||||
|
|
|
|
|
|||
A 2 |
= |
- Y12 |
+ Y13 |
|
|
(47а) |
|
2a |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|||
A 4 |
= |
- Y16 |
+ Y17 |
|
|
(47б) |
|
2a |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
Коэффициенты регрессии, учитывающие взаимодействие с фактором Х, т.е. А , А и А опре-
3 13 23 34
деляются по обычным формулам для линейных взаимодействий, т.е.
|
|
N0 |
|
|
|
å Xin X jn Yn |
(39б) |
A ij |
= |
n=1 |
|
N0 |
|
||
|
|
|
Следует обратить внимание на то, что в знаменателе стоит не общее число опытов, а число опытов в ядре планирования. Это объясняется тем, что в остальных опытах Xin Xjn =0. В частном случае
А13:
|
|
N0 |
|
|
|
å X1n X3n Yn |
(39в) |
A13 |
= |
n=1 |
|
N0 |
|
||
|
|
|
При расчете остальных коэффициентов при линейных взаимодействиях с учетом корреляции можно записать:
|
|
|
|
|
|
N0 |
|
|
|
|
- Y16 + Y17 |
|
|
å X1n X2n Yn |
(48) |
A12 |
= - |
|
+ |
|
n=1 |
||
|
2a |
|
N0 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
N0 |
|
|
|
|
- Y12 + Y13 |
|
|
å X1n X4n Yn |
(48а) |
A14 |
= - |
|
+ |
|
n=1 |
||
|
2a |
|
N0 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
N0 |
|
|
|
|
- Y10 + Y11 |
|
|
å X2n X4n Yn |
(48б) |
A 34 |
= - |
|
+ |
|
n=1 |
||
|
2a |
|
N0 |
|
|||
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты при квадратичных членах A ij для всех факторов рассчитываются по формуле (42), при том что число опытов определяется из выражения (43а).
3.3. Ротатабельные планы
Особенностью ротатабельных планов является равномерность распределения информации относительно центра эксперимента [19]. Кроме того, во всех точках, равноудаленных от центра эксперимента, дисперсии одинаковы. От рассмотренных выше планов они отличаются количеством точек в центре эксперимента и звездных точек(т.е. числом повторностей, имеющих права опыта), а также координатами последних a. Структура плана (т.е. ядро планирования, центр эксперимента и звездные точки) остается без изменения.
Для определения коэффициентов регрессии используют следующие формулы:
A ¢ = b |
N |
-b¢ |
K N |
X2 |
Y |
|
|
Y |
å å |
(49) |
|||||
0 |
0 å n |
0 |
|
in |
n |
||
|
i=1 |
|
i=1 n=1 |
|
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
|
|
A i = bi å Xin Yn |
|
|
|
(50) |
|||
|
|
n=1 |
|
|
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
|
|
A ij = bij å Xin Xjn Yn |
|
(51) |
|||||
|
n=1 |
|
|
|
|
|
|
N |
|
K |
N |
|
|
N |
|
A ii = bii å Xin2 |
Yn + bii¢ å å Xin2 |
Yn |
- b0¢ å Yn |
(52) |
|||
n=1 |
|
n=1n=1 |
|
|
n=1 |
|

Здесь b0 , b¢0 , b i , b ij , b ii , b¢ii - коэффициенты, зависящие от числа факторов и определяемые, как и a0 с помощью таблицы 15.
Таблица 15
Основные характеристики ротатабельного плана
число |
число |
число |
число |
общее |
|
|
b ¢ |
|
|
|
b¢ |
|
звезд- |
нуле- |
число |
a |
b0 |
bi |
bij |
bii |
|||||
фак- |
точек |
|||||||||||
ных |
вых |
опы- |
|
|
0 |
|
|
|
ii |
|||
торов |
ядра |
|
|
|
|
|
|
|
||||
точек |
точек |
тов |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
К |
NЯ |
N3 |
N0 |
N |
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
4 |
4 |
5 |
13 |
1,41 |
0,199 |
0,1 |
0,125 |
0,25 |
0,125 |
0,0186 |
|
3 |
8 |
6 |
6 |
20 |
1,68 |
0,167 |
0,057 |
0,073 |
0,125 |
0,0625 |
0,007 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
16 |
8 |
7 |
31 |
2 |
0,142 |
0,0358 |
0,0416 |
0,062 |
0,031 |
0,0037 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
5 |
32 |
10 |
10 |
52 |
2,38 |
0,0955 |
0,0194 |
0,0231 |
0,0312 |
0,0156 |
0,0015 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
5(1/2) |
16 |
10 |
6 |
32 |
2 |
0,167 |
0,036 |
0,0418 |
0,063 |
0,0315 |
0,0032 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
|
6 |
64 |
12 |
15 |
91 |
2,83 |
0,0682 |
0,0108 |
0,0125 |
0,0156 |
0,0078 |
0,0007 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6(1/2) |
32 |
12 |
9 |
51 |
2,38 |
0,112 |
0,0189 |
0,0231 |
0,0312 |
0,0156 |
0,0012 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
6(1/4) |
16 |
12 |
5 |
33 |
2 |
0,197 |
0,0382 |
0,0416 |
0,063 |
0,0315 |
0,0034 |
Примечание: Числа, стоящие в первом столбце в скобках означают, что в качестве ядра плана используется не полный факторный эксперимент, а его дробная реплика (1/2 или 1/4).
3.4. Определение значимости коэффициентов регрессии для планов второго порядка
Для определения значимости коэффициентов регрессии, как и в случае применения планов первого порядка необходимо пользоваться условием(29). Однако дисперсия в определении коэффициентов регрессии подсчитывается по-разному для различных коэффициентов.
3.4.1. Ортогональные планы.
Для линейных коэффициентов:
2 |
|
|
S2 |
|
|
, |
|
|
SAi |
= |
|
|
|
|
|
(53) |
|
m(2 |
K |
+ 2a |
2 |
) |
||||
|
|
|
|
|
|
для коэффициента A ¢0 , как для коэффициентов ПФЭ используется выражение (28)
S A2 |
¢ |
= |
S 2 |
, |
|
mN |
|||||
|
0 |
|
|||
|
|
|
|
для коэффициента А0
2 |
|
2 |
$ 2 |
k |
2 |
|
|
|
|
||||
S A |
0 |
= S A¢ |
+ X |
åS A |
ii |
|
|
0 |
|
i= |
1 |
||
|
|
|
|
|
для линейных взаимодействий:
SA2 |
= |
S2 |
|
m2k |
|||
ij |
|
и для квадратичных членов:
S |
2 |
= |
S2 |
|
|
Aii |
N |
$ |
|
||
|
|
|
|||
|
|
|
2 |
2 |
|
|
|
|
må(Xin |
- X) |
|
n
(54)
(55)
(56)
3.4.2. Планы Хартли
Дисперсия в определении коэффициентов регрессии для этих планов зависит от того коррелируют ли эти коэффициенты с коэффициентами при взаимодействиях. Для коррелирующих коэффициентов
SA2 = |
S2 |
(57) |
|
2a 2m |
|||
i |
|