Page 30 - 4529
P. 30

1.4.3 Аналіз рівняння регресії. Оцінювання дисперсії
                         відтворення або помилки дослідів

                Після визначення коефіцієнтів рівняння регресії
           переходять до статистичного аналізу рівняння, що складається
           з трьох етапів – це:
                - оцінювання дисперсії відтворення або оцінка помилки
                експерименту;
                - оцінювання значимості коефіцієнтів рівняння регресії;
                - оцінювання адекватності моделі.
                                                                          2
                Помилки  досліду  або  дисперсії  відтворення  S о
           оцінюють  за  паралельними  дослідами.  Перед  розрахунком
           помилки досліду необхідно, в першу чергу, переконатися, що
           розсіювання  результатів  дослідів  не  перевищує  деякого
                                                                         2
           значення. З цією метою розраховують рядкові дисперсії S і   і
           перевіряють їх однорідність. Рядкові дисперсії визначають за
           формулою:
                    2        1       m                 2
                  S  u                y  uj   y  u   .        (1.23)
                          m    1   j    1
                                             2
                Однорідність  дисперсії  S і   перевіряють  за  критерієм
           Кохрена, розрахункове значення визначають за формулою:
                                      2
                                     S
                               G     u max  ,
                                 p    N   2                         (1.24)
                                       S u
                                     u  1

                2
           де  S u  max  –  максимальне  значення  з  розрахованих  рядкових
           дисперсій,
                N   2
                    S –  сума  всіх  дисперсій  за  N  рядками  матриці
                    u
               u 1
           планування.





                                          28
   25   26   27   28   29   30   31   32   33   34   35