Линейное приближение и коэффициенты регрессии

Выполнив 8 опытов и получив значение параметра оптимизации необходимо обработать результаты. Для этого следует вычислить коэффициенты регрессии для каждого фактора, используя формулу:

, где Xij – значение i-ого фактора в j-ом опыте (+1 или -1), yj – значение параметра оптимизации в j-ом опыте.

Иными словами, необходимо умножить значение уровня фактора в опыте на значение параметра в этом опыте и сложить получившиеся значения для каждого фактора. На выходе получатся коэффициенты регрессии, из которых составляется уравнение регрессии вида:

При составлении уравнения регрессии следует помнить, что значения коэффициентов не берутся по модулю, поэтому если коэффициент отрицательный, то и в уравнении будет соответственно вычитание.

На основе уравнения регрессии можно сделать вывод о вкладе каждого фактора в значение выходного параметра. Чем больше модуль коэффициента, тем большее влияние соответствующий фактор оказывает на выходной параметр. Если перед коэффициентом стоит знак «+», то это означает, что с увеличением значения фактора параметр возрастает. В том случае, если перед коэффициентом стоит знак «-» - фактор оказывает негативное влияние на выходной параметр и снижение его значения увеличит конечный выход. Короче говоря, прямая и обратная зависимость.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: