Методика обработки результатов полнофакторного эксперимента

1.Определить среднее значение интенсивности изнашивания для каждого опыта

2. Дисперсии в строках плана эксперимента (для каждого опыта) рассчитать по формуле

3.Проверить гипотезу об однородности дисперсий по критерию Кохрена (приложение 5)

Gkp можно рассчитать по эмпирической формуле для 5% -го уровня значимости с достоверностью 98%

Так как Gmax<Gkp, то гипотеза об однородности дисперсий принимается

4.Определить дисперсию ошибки эксперимента

5.Рассчитать коэффициенты уравнения регрессии (математической модели изучаемого процесса)

6.Определить дисперсию коэффициентов уравнения регрессии,

данная дисперсия оценивается числом степеней свободы

7.Для оценки значимости полученных коэффициентов уравнения регрессии рассчитать t -статистики Стьюдента

8.По числу степеней свободы дисперсии коэффициентов регрессии и вероятности (1-a/2) определить критическое значение t - статистики, используя при этом обращение функции распределения Стьюдента MathCad.

9. С помощью функции условия if MathCad незначимые коэффициенты, у которых t -статистика меньше критической, принять равными нулю. Значимые коэффициенты уравнения регрессии обозначить другой переменной

10. Используя значимые коэффициенты уравнения регрессии определить с помощью модели расчетные значения интенсивности изнашивания для всех опытов

11. Для компактности представления результатов расчетов свести их в одну строку

12. Оценку адекватности усеченной модели эксперимента выполнить с помощью остаточной дисперсии, предварительно задавшись числом значимых коэффициентов уравнения регрессии

13. Критерий Фишера (F) определить как отношение остаточной дисперсии к дисперсии ошибки эксперимента

14. Сравнивая расчетное значение F с критическим значением обращения этого распределения при вероятности (1-a), предварительно определив число степеней свободы характеризующего остаточную дисперсию. Так как F < Fkp, то гипотеза об адекватности модели эксперимента принимается.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: