Точка - факторного пространство
Cтраница 2
Знаки () в этой таблице указывают, в каких точках факторного пространства следует проводить опыты эксперимента. [16]
Для повышения надежности результатов применяют специальные методы, например в каждой запланированной точке факторного пространства выполняют по нескольку параллельных опытов. [17]
 |
Эллипсоид рассеяния оценок коэффициентов регрессии. [18] |
К третьей группе относится критерий ортогональности плана, который требует такого выбора точек факторного пространства для измерений отклика, чтобы процедура вычисления оценок параметров модели данного вида была самой простой. В таком случае значения каждого параметра модели вычисляются независимо от значений других параметров. [19]
О - структура САЭИ; S - - структура ИСС; Р - - совокупность точек факторного пространства; Н - объем пользовательского графика; G - оптимальная структура САЭИ; Vff - допустимые объемы экспериментальной информации; Тд - допустимое время проведения эксперимента. [20]
Для уменьшения погрешности оценки отклика ( третья гипотеза) следует увеличить число параллельных опытов в каждой точке факторного пространства. [21]
Более точной мерой погрешности - может служить величина доверительного интервала для среднего значения выходного параметра в каждой точке факторного пространства. [22]
Для проверки адекватности модели изучается разность между экспериментальным значением и значением отклика, предсказанным по уравнению регрессии в некоторых точках факторного пространства. В качестве этих точек могут быть взяты как точки плана ( при ненасыщенных планах), так и добавочные проверочные точки. Проверочные точки обычно выбирают либо в области, представляющей наибольший интерес, либо располагают таким образом, чтобы наблюдения в них могли бы быть использованы для построения полинома более высокой степени. [23]
Для переопределения направления крутого восхождения был проведен ДФЭ типа 2 - 2 с интуитивно выбранными уровнями варьирования и центром в точке факторного пространства, давшей наивысший отклик при реализации восхождения по данным случайного баланса. [24]
Основой суждения об ошибке опыта являются параллельные опыты, которые можно ставить либо в центре эксперимента, либо в каждой точке факторного пространства. Последнее осуществляют в том случае, когда существуют подозрения, что дисперсии выходного параметра в дублирующих опытах неоднородны. [25]
Для сокращения объема вычислений и получения при этом независимых оценок коэффициентов регрессии с минимальными дисперсиями необходимо, чтобы базисные функции были ортогональны на множестве точек факторного пространства, в которых ставились опыты. [26]
Если в результате предварительных опытов получена их хорошая воспроизводимость в выбранных условиях эксперимента, то для ПФЭ опыты можно не повторять ( для каждой строки матрицы планирования), а ограничиться постановкой четырех - шести параллельных опытов одной из точек факторного пространства. [27]
Если при реализации матрицы планирования на первом этапе получены достаточно высокие значения параметра оптимизации и при крутом восхождении улучшить их не удалось ( движение по градиенту оказалось неэффективным), то может быть принято одно из решений: 1) закончить исследование ( оптимумом считается точка факторного пространства, в которой получен наилучший в данном плане результат); 2) подробно изучить область первого плана. [28]
Таким образом, задача сводится к отысканию по результатам эксперимента уравнения регрессии в форме некоторого полинома. N) - точки факторного пространства, в которых проводится эксперимент. Тогда задача отыскания коэффициентов регрессии по результатам экспериментов в N точках факторного пространства является типичной задачей регрессионного анализа в том случае, если выполняются следующие предпосылки. [29]
В этом случае число степеней свободы равно N - 1, где N - число сравниваемых дисперсий. Однородность дисперсий в равных точках факторного пространства свидетельствует о независимости дисперсии параметра оптимизации от абсолютной его величины. Выполнение этого условия наряду с другими позволяет использовать регрессионный анализ при обработке опытных данных. [30]
Страницы: 1 2 3