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

plan_exp

.pdf
Скачиваний:
56
Добавлен:
02.05.2015
Размер:
494.54 Кб
Скачать

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 Х41Х2, хотя можно принять и та-

кие соотношения как Х4=-Х1Х2; Х41Х3; Х4=-Х1Х3; Х42Х3; 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

 

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]