Page 32 - 112

Складаємо рівняння регресії у формі (5.1), після чого необхідно перевірити
відповідність отриманої залежності експериментальним даним. Таку перевірку
доцільно проводити за допомогою критерію Фішера

max S в. 2 д. S ; 2 
F  y  F , (5.7)
p 2 2  табл
min S S ;
в. д. y
2
де S – оцінка дисперсії відповідності
в .д .
1 N p e 2
2
S   y  y  ,
в. д. j j
N  B  j 1
В – число коефіцієнтів рівняння регресії, включаючи b 0 (B=3);
p e
y j та y j – відповідно розрахункове та експериментальне значення результатів
p
реалізації матриці планування в j-му досліді. Розрахункові значення y j
визначають за рівнянням (5.1), а експериментальні – з таблиці 5.3 як y ;
j
S – оцінка середнього значення дисперсії
2
y
1 N
2
S 2   S .
y k  N  j 1 j
Для визначення F табл необхідно знати ступені вільності f для S (f=N-B=13)
2
в .д .
2
і для S (f=N(k-1)=32). Для даних значень F табл=1,83.
y
При істинності умови (5.7) необхідно побудувати поверхню відклику (5.1) у
вигляді тримірного графіка з координатами x=P; y=v; z=HRC.

Порядок виконання роботи
8. Побудувати матрицю планування експерименту.
9. Визначити можливість відтворення дослідів.
10. Провести експеримент згідно з матрицею планування.
11. Розрахувати коефіцієнти регресії.
12. Визначити відповідність отриманої залежності експериментальним даним.
13. Побудувати поверхню відклику у вигляді тримірного графіка.
14. Провести аналіз отриманих результатів.
15. Скласти звіт.

Зміст звіту
7. Назва роботи.
8. Зміст завдання і необхідна оснастка.
9. План експерименту (табл. 5.1).
10. Умови проведення дослідів для визначення відтворюваності і результати
вимірювань (табл. 5.2). Висновок про відтворюваність.
11. Матриця планування та результати експерименту (табл. 5.3).
12. Розрахунок коефіцієнтів рівняння регресії (5.5).
13. Розрахунок статистичної значимості коефіцієнтів рівняння регресії за умовою
(5.6).