Page 68 - 157

Таблиця 4.13 - Суміщена матриця плану (без фактора впливу) і опрацьованих
результатів експерименту

Кодовані значення
№ Лінійна модель Експеримент Похибка
факторів
досліду
х 1 х 2 y Y  P  L  y  Y
L
L
1 -1 -1 27,0 27,5 -0,5
2 +1 -1 17,0 16,5 +0,5
3 -1 +1 23,0 22,5 +0,5
4 +1 +1 13,0 13,5 -0,5

Розраховуємо значення коефіцієнта Фішера і порівнюємо його з
табличним значенням:
S 2 1
F  ad   . 2 56  F (  . 0 05 f ,  f , 1  ) 4  . 7 71.
S 2 . 0 39 ad y
y
Тобто досліджувана модель є адекватною лінійній моделі. Далі
визначаємо значущість коефіцієнтів регресії
S S . 0 39
 b  t y  t y  . 2 78  . 0 87  b ,
i (  . 0 05 f , y  ) n (  . 0 05 f , y  ) 4 i
n 4 2
що підтверджує значущість усіх коефіцієнтів в лінійній математичній моделі
у поданому вигляді.
Здійснимо перехід до математичної моделі у натуральних значеннях:
X  X X  X X  X X  X
Y  b  b 1 1 10  b 2 2 20  b 12 1 10 2 20 
0
   
1 2 1 2
X  350 X  6 X  350 X  6
 20  5 1  2 2  5 . 0 1 2 
50 2 50 2
 71 5 .  . 0 13 X  . 2 75 X  . 0 005 X X
1 2 1 2
або  71P 5 .  13.0 t  75.2   005.0  t
Перевірку отриманої математичної моделі в натуральних значеннях
здійснюємо підстановкою заданих натуральних значень впливаючих
факторів.
Знайдемо прогнозовані значення виходу готової продукції при
значеннях рівнів факторів, які не приймали участі в експерименті. Це
найперше відноситься до нульового рівня факторів, тобто при t = 350 і ν = 6,
а також в критичних точках, що відповідають граничним значенням чи
межам змін впливаючих факторів. Результати відобразимо в табл. 4.14 - 4.15.

91