Ортогональное планирование

Cтраница 1

Ортогональное планирование позволяет определять доверительные границы независимо для каждого из коэффициентов регрессии. [1]

Ортогональное планирование эксперимента ( по сравнению с неортогональным) уменьшает число опытов и существенно упрощает расчеты при получении уравнения регрессии. Однако такое планирование осуществимо только при возможности проведения активного эксперимента. [2]

Применяем ортогональное планирование на трех уровнях по каждому фактору. [3]

При ортогональном планировании на число нулевых точек никаких ограничений не накладывается. [4]

При ортогональном планировании все оценки параметров не-коррелированы, а главные оси эллипсоида рассеяния направлены по координатным осям в пространстве параметров. N ( ортогональные планы обычно выбираются в множестве Ен) соответствующие вычисления легко могут быть проведены без помощи ЭВМ. [5]

Как осуществляется ортогональное планирование эксперимента. [6]

В методе ортогонального планирования система уравнений распадается на ряд независимых линейных уравнений, из которых находятся коэффициенты регрессии, что значительно упрощает вычисления. При традиционном классическом подходе к исследованию опыты ставят в некоторой последовательности так, чтобы при переходе от одного опыта к другому изменялся только один фактор, а все остальные оставались на каком-то постоянном уровне. При оценке каждого из коэффициентов ре-грессии участвует только небольшая часть опытов. [7]

Основным достоинством ортогонального планирования является то, что в этом случае одновременно варьируются все переменные. [8]

Рассмотрим порядок ортогонального планирования второго порядка для двух переменных. [9]

При - ортогональном планировании коэффициенты уравнения регрессии оцениваются независимо с минимальными дисперсиями, причем факторы с незначимыми коэффициентами можно сразу отбрасывать, без пересчета оставшихся значимых коэффициентов, как это необходимо при неортогональных планах. [10]

Информационные контуры для планирования типа З2. [11]

Таким образом, ортогональное планирование второго порядка, в отличие от ортогонального планирования первого порядка, может быть неротатабельньш. [12]

Для чего необходимо ортогональное планирование второго порядка при проведении экстремального эксперимента. [13]

При составлении матрицы квадратичного ортогонального планирования важно правильно выбрать основной уровень и интервал варьирования по каждому из факторов. В противном случае нижний уровень фактора в натуральном выражении, соответствующий звездной точке, может получиться отрицательным, что лишено всякого смысла Это - одна сторона вопроса. Другая заключается в том, чтобы этот уровень в количественном выражении был не менее некоторого порогового значения, под которым понимается то минимальное значение, при котором изменение выходного параметра превышает величину погрешности эксперимента. [14]

Получить полностью ротатабельное и полностью ортогональное планирование сложно даже для k - 1, Поэтому планы составляют, комбинируя различные правильные геометрические фигуры и выбирая строго определенное количество точек в центре плана. При этом планы могут оказаться ротатабельные, но не вполне ортогональные и наоборот. [15]

Страницы: 1 2 3 4