Построение неполной квадратичной регрессионной модели по результатам полного факторного эксперимента
; , (16)
где и - значения функции отклика в u-м эксперименте, соответственно рассчитанные по уравнению регрессии и определенные эксперим
ентально; f1 – число степеней свободы; - число оставленных коэффициентов уравнения регрессии, включая b0 (); N - число опытов плана (N = 8). Тогда f1 = 8 - 7 = 1.
Таким образом, если из регрессионной модели исключен, хотя бы один статистически незначимый коэффициент (а это неизбежно, если варьируемые факторы действительно являются независимыми переменными), массив разностей будет содержать информацию об ошибках в предсказании значений функции отклика.
Таблица 6
Сопоставление экспериментальных и расчетных данных
Номер эксперимента, u |
|
|
|
|
1 |
97,3 |
66,36 |
30,94 |
957,3 |
2 |
127,6 |
96,7 |
30,9 |
954,8 |
3 |
153,7 |
183,16 |
-29,46 |
867,9 |
4 |
71,9 |
101,38 |
-29,48 |
869,1 |
5 |
113,7 |
84,22 |
29,48 |
869,1 |
6 |
91,8 |
62,32 |
29,48 |
869,1 |
7 |
127,1 |
157,98 |
-30,88 |
953,6 |
8 |
112,2 |
143,08 |
-30,88 |
953,6 |
В рассматриваемом случае построенная модель (15) включает шесть коэффициентов: . Тогда в соответствии с выражением (16) .
Гипотеза об адекватности модели (15) проверяется по критерию Фишера. Его расчетное значение находим по уравнению:
. (17)
.
Из выражения (17) следует, что расчетное значение критерия Фишера представляет собой отношение дисперсии неадекватности к дисперсии опыта. По сути дела он позволяет ответить на вопрос: во сколько раз модель предсказывает значения функции отклика хуже по сравнению с опытом? Тогда табличное значение критерия Фишера должно регламентировать допустимое отклонение расчетных значений функции отклика относительно опытных данных.
Табличное значение критерия Фишера определяется в зависимости от уровня значимости a и числа степеней свободы f1 и f2, определенных ранее: F(a; f1; f2). При уровне значимости a = 0,05 табличное значение F - критерия (табл. В1, приложение В) равно .
7. Анализ модели
Все соображения о направлении и силе влияния изученных факторов на износостойкость чугунных тормозных колодок можно высказать только для выбранных интервалов их изменения.
Из анализа полученного уравнения регрессии (15), можно сделать вывод о том, что наиболее существенно увеличивает износостойкость фактор X3(С), а значит, для изготовления тормозных колодок следует использовать чугун с максимальным содержанием углерода: 3,8 мас. %.
Установлено, что наименьшие удельные потери массы (0,071 г/cм2) получены на образце № 7 (Al - 2,5 %, Mn - 12 %, С - 3,8 %) (табл. 6).
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Таблица А1
Критические значения G-критерия (критерия Кохрена) при уровне значимости a = 0,05
Число опытов, N |
Число степеней свободы, | ||||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
16 |
36 |
144 | |
2 |
0,999 |
0,975 |
0,939 |
0,906 |
0,858 |
0,853 |
0,833 |
0,816 |
0,801 |
0,788 |
0,734 |
0,66 |
0,581 |
3 |
0,967 |
0,871 |
0,798 |
0,746 |
0,707 |
0,677 |
0,653 |
0,633 |
0,617 |
0,603 |
0,547 |
0,475 |
0,403 |
4 |
0,907 |
0,768 |
0,684 |
0,629 |
0,59 |
0,56 |
0,537 |
0,518 |
0,502 |
0,488 |
0,437 |
0,372 |
0,309 |
5 |
0,841 |
0,684 |
0,598 |
0,544 |
0,506 |
0,478 |
0,456 |
0,439 |
0,424 |
0,412 |
0,365 |
0,307 |
0,251 |
6 |
0,781 |
0,616 |
0,532 |
0,48 |
0,445 |
0,418 |
0,398 |
0,382 |
0,368 |
0,357 |
0,314 |
0,261 |
0,212 |
7 |
0,727 |
0,561 |
0,48 |
0,431 |
0,391 |
0,373 |
0,356 |
0,338 |
0,325 |
0,315 |
0,276 |
0,228 |
0,183 |
8 |
0,68 |
0,516 |
0,438 |
0,391 |
0,36 |
0,336 |
0,319 |
0,304 |
0,293 |
0,283 |
0,246 |
0,202 |
0,162 |
9 |
0,64 |
0,478 |
0,403 |
0,358 |
0,329 |
0,307 |
0,29 |
0,277 |
0,266 |
0,257 |
0,223 |
0,182 |
0,145 |
10 |
0,602 |
0,445 |
0,373 |
0,331 |
0,303 |
0,282 |
0,267 |
0,254 |
0,244 |
0,235 |
0,203 |
0,166 |
0,131 |
12 |
0,541 |
0,392 |
0,326 |
0,288 |
0,262 |
0,244 |
0,23 |
0,219 |
0,21 |
0,202 |
0,174 |
0,14 |
0,11 |
15 |
0,471 |
0,335 |
0,276 |
0,242 |
0,22 |
0,203 |
0,191 |
0,182 |
0,174 |
0,167 |
0,143 |
0,114 |
0,089 |
20 |
0,389 |
0,271 |
0,221 |
0,192 |
0,174 |
0,16 |
0,15 |
0,142 |
0,136 |
0,13 |
0,111 |
0,088 |
0,068 |
24 |
0,343 |
0,235 |
0,191 |
0,166 |
0,149 |
0,137 |
0,129 |
0,121 |
0,116 |
0,111 |
0,094 |
0,074 |
0,057 |
30 |
0,293 |
0,198 |
0,159 |
0,138 |
0,124 |
0,114 |
0,106 |
0,1 |
0,096 |
0,092 |
0,077 |
0,06 |
0,046 |
40 |
0,237 |
0,158 |
0,126 |
0,108 |
0,097 |
0,089 |
0,083 |
0,078 |
0,075 |
0,071 |
0,06 |
0,046 |
0,035 |
60 |
0,174 |
0,113 |
0,09 |
0,077 |
0,068 |
0,062 |
0,058 |
0,055 |
0,052 |
0,05 |
0,041 |
0,032 |
0,023 |
120 |
0,1 |
0,063 |
0,05 |
0,042 |
0,037 |
0,034 |
0,031 |
0,029 |
0,028 |
0,027 |
0,022 |
0,017 |
0,012 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
- Классическое вариационное исчисление. Уравнение Эйлера. Задача вариационного исчисления с подвижными границами
- Анализ предприятия с использованием регрессивного анализа
- Мультипликативная модель Хольта-Уинтерса
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Анализ производства и реализация товаров предприятия
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели