4. Факторний аналіз.
Факторний аналіз (факторний експеримент). Теоретичні основи закладені англійським математиком Р.Фішером в кінці 20-х років. Результати такого експерименту обробляють за деяким оптимальним алгоритмом з метою складання математичної моделі процесу у вигляді лінійного полінома. Суть факторного експерименту полягає в одночасному варіюванні всіх параметрів (факторів) за деяким планом, причому значення параметрів (факторів) встановлюють тільки в декількох точках допустимої області їх зміни і позначають символами (кодами) +1 (верхній рівень), -1 (нижній рівень) та 0 (середній рівень). План зміни значень факторів складає так звану матрицю планування.
Повним факторним експериментом (ПФЕ) називається такий, в якому реалізуються всі можливі комбінації (набори) рівнів факторів. Якщо n факторів варіюються на двох рівнях, то кількість всіх можливих наборів – N2 = 2n (такий екперимент називають ПФЕ типу 2n), якщо на трьох рівнях, то N3 = 3n (такий експеримент називають ПФЕ типу Зn).
Кодування здійснюється за очевидним співвідношенням
де хі - кодоване значення і - го фактора на верхньому або нижньому рівні, Xi0 - нульовий рівень натуральної (фізичної) змінної, Xi - верхній або нижній рівень натуральної змінної, ΔXi - інтервал варіювання натуральної змінної відносно нульового рівня. Наприклад, при оцінці властивостей плоских оптичних фільтрів необхідно встановити залежність між довжиною хвилі λ, товщиною δ пластини фільтра та відносним пропусканням фільтра Α, тобто A=f(λ,δ) в діапазоні частот з довжиною хвилі λ = 600 - 700нм, δ = 1 - 2мм. Визначимо спочатку нульовий рівень факторів
λ0=650 нм, δ=1,5 мм.
Тоді всі можливі комбінації факторів при варіюванні на двох рівнях (мінімальному та максимальному) будуть визначені чотирма дослідами, а на трьох рівнях необхідні 8 дослідів.
Результати експериментального дослідження для ПФЕ занесемо в таблицю.
Таблиця Матриця планування ПФЕ тину 2
N досліду |
Рівні факторів |
Вихідний параметр А, %
| |
λ | |
δ | ||
1 |
+1 |
+1
|
90 |
2 |
-1 |
+1 |
4 |
3 |
+1 |
-1 |
100 |
4 |
-1 |
-1 |
10 |
В кожній точці проводять декілька дослідів, які називаються паралельними, а значення вихідного параметра одержують усередненням всіх його значень в кожній з точок. Кількість паралельних дослідів встановлюють, як правило, рівним 2 4.
Розглянемо тепер особливості складання моделі на основі даних ПФЕ (спочатку на прикладі ПФЕ типу 22).
Рівняння простої двофакторної моделі спочатку подамо так:
y = a1 x1 + a2 x2
Але в такому вигляді модель не відображає постійної складової рівняння, тому вводять поняття фіктивної змінної х0 (тотожно рівної +1), а в матриці планування рівні змінних подамо відповідно + та - замість +1 та -1.
Таблиця Матриця ПФЕ типу 22 з фіктивною змінною
N досліду |
Рівні факторії |
Вихідний параметр | ||
x0 хо |
x1 |
х2
| ||
1 |
+ |
+ |
+ |
y1 |
2 |
+ |
- |
+ |
y2 |
3 |
+ |
+ |
- |
y3 |
4 |
+ |
- |
- |
y4 |
Тоді, з врахуванням фіктивної змінної, лінійну модель для двох факторів подамо так:
y = a0 x0 + a1 x1 + a2 x2
Скористаємось методом найменших квадратів для визначення a0, a1, a2.
,Проаналізуємо коефіцієнти при a0, a1,та a2. цієї системи. Виходячи з матриці планування ПФЕ типу 22, бачимо, що XXX завжди дорівнює кількості дослідів - 4, тобто
Ця властивість називається властивістю нормування. Аналогічно
де i та u номер фактора.Ця властивість називається властивістю ортогональності.
В теорії планування експерименту показано, що цими властивостями володіють будь-які матриці ПФЕ типу 22.
Застосовуючи наведені властивості зобразимо систему у вигляді
коефіцієнтів регресії
або в загальному вигляді
Отже, а0 - коефіцієнт регресії, що за змістом відповідає усередненому значенню вихідного параметра.