Регрессионные модели параметров ДУ

1) Линейная модель

Эксперимент содержит конечное число опытов и мы получаем лишь оценки истинных коэффициентов регрессии .

Значения коэффициентов регрессии, равные производным параметров y по соответствующим факторам, численно равны приращению целевого параметра y с 0 на верхний уровень.

2) Модель неполного квадратичного вида

Параметры и характеризуют степень влияния факторов (эффект фактора) на целевой параметр y:

- линейный или главный эффект;

- эффект взаимодействия.

Полное число взаимодействий факторов определяется по формуле сочетаний:

,

k – число факторов;

m – число элементов во взаимодействии.

Например, при k=3, m=2:

Число неизвестных параметров в этой модели совпадает с числом независимых опытов в ПФЭ и равно Если в действительности на y оказывает влияние , то в модели неполного квадратичного вила мы получим смешанную оценку главного эффекта:

Дата добавления: 2014-03-11; просмотров: 295; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!