Page 68 - Міністерство освіти та науки України
P. 68

4
                                 2
                                x  = 4.                                     (4.4)
                                 ij
                             j  1

                            Ця властивість називається властивістю нормування.
                            Аналогічно
                                                       4
                                                         x ij x uj  , 0  i  , 2 , 0  u  , 2 , 0  i  u ,
                                                      j 1
                                                                                         (4.5)

                            де і та и – номер фактора.
                            Ця властивість називається властивістю
                            ортогональності. В теорії планування експерименту
                            показано, що цими властивостями володіють
                                                                   2
                            будь-які матриці ПФЕ типу 2 .
                            Застосовуючи властивості (4.4) та (4.5), систему
                            (4.3)
                            подамо так:
                                                                             4
                                                  4 a  0   0 a 1   0 a  2      y i x 0 j ,
                                                                            j  1
                                                                             4
                                            0 a        0   4 a  1  0 a  2      y i x 1j ,
                                                                            j  1
                                                                             4
                                                  0 a  0   0 a 1   4 a  2      y i x 2 j .
                                                                            j  1
                            Звідси легко визначаються оцінки коефіцієнтів регресії


                                                           67
   63   64   65   66   67   68   69   70   71   72   73