ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Статистическое планирование из "Статистические методы оптимизации химических процессов" Основными недостатками математических моделей, полученных с помощью классического регрессионного анализа, являются корреляция между коэффициентами и трудности в оценке ошибки расчетного значения параметра оптимизации. [c.50] Недостатки классического регрессионного анализа затрудняют его применение, так как какая-либо физико-химическая интерпретация уравнений регрессии, их переменных и эффектов их взаимодействия затруднительна. Наряду с этим регрессионный анализ является весьма эффективным с точки зрения математической статистики и удобным для экспериментатора методом, П03В0ЛЯ95ЩИМ представить в компактной форме всю информацию о процессе, полученную из экспериментов. [c.50] Поэтому постоянно предпринимались попытки устранить тем или иным способом недостатки классического регрессионного анализа. Например, вычислительные трудности в значительной мере удается устранить благодаря применению ортогональных полиномов Чебышева [10] или графоаналитического метода [И]. После выхода в свет работ Бокса и Вильсона [12], Бокса и Хантера [13] и др. наметилась возможность создания нового направления — статистического планирования экспериментов. [c.50] В основе методов статистического планирования экспериментов лежит использование упорядоченного плана расположения точек в факторном пространстве и переход к новой системе координат. [c.50] Использование статистических планов дает исследователю не только возможность устранить основные недостатки классического регрессионного анализа, но и значительно повысить эффективность эксперимента. [c.50] Вернуться к основной статье