Cтраница 4
Выбрав соответствующим образом величину а, можно получить оценки коэффициентов регрессии независимыми друг от друга ( ортогональное планирование) или придать плану свойства ротатабельности, или минимизировать смещение, создаваемое при неквадратичной форме истинной поверхности отклика. [46]
Для различных точек факторного пространства эта величина принимает разные значения. Поэтому имеет смысл рассматривать информационные контуры - кривые или поверхности равной плотности информации. При ортогональном планировании второго порядка информационные контуры не являются концентрическими окружностями ( сферами), а поэтому точность предсказания выходной величины по различным направлениям неодинакова. Такое математическое описание получается при ротатабельном композиционном планировании. [47]
Выбор критерия оптимальности в значительной степени произволен. Более удобным считается ортогональное планирование. Такое планирование симметрично ко всем факторам, и поэтому все коэффициенты в уравнении (3.8) определяются независимо друг от друга. Это позволяет исключать статистически незначительные члены в этом уравнении без пересчета остальных коэффициентов. В общем случае центральное композиционное планирование неортогонально. [48]
Проверка значимости коэффициентов проводится по критерию Стьюдента. Если в процессе проверки некоторые коэффициенты регрессии признаны незначимыми, то соответствующие члены могут быть выведены из состава уравнения. Эту процедуру необходимо сопровождать повторным вычислением коэффициентов уравнения и проверкой адекватности нового уравнения при пассивном эксперименте. Ортогональное планирование лишено этого недостатка. [49]
Значения режимных параметров и точность, с которой они должны поддерживаться, следует выбирать таким образом, чтобы ни в одном из параметров технологической цепочки не происходило нарушений режима. Для этого необходимо знать влияние режимных параметров на остальные. В случае наличия оборотных циклов, когда часть продуктов производства возвращается в процесс, система уравнений становится очень сложной, а решение ее в общем виде невозможным. Однако линейное приближение искомых зависимостей вблизи номинального режима можно получить сравнительно просто методами ортогонального планирования расчетов. [50]