ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Примеры применения регрессионного анализа из "Статистические методы оптимизации химических процессов" Параметрами оптимизации являются уг — количество прореагировавшего ацетальдегида, кг1ч, и 2 = 7 — 303 (Г — температура реакции, °К). [c.151] Получение математических моделей процесса осуществляли с использованием смешанного, активно-пассивного эксперимента. Необходимость применения смешанного плана для постановки опытов вызвана невозможностью варьирования в промышленных условиях факторами 22 и 24. [c.151] Все эксперименты были рандомизированы во времени. [c.151] Вычисление коэффициентов линейной регрессии проводилось на электронной вычислительной машине по тринадцати точкам (табл. 76). [c.151] Для выяснения возможности проведения полной статистической обработки уравнений регрессии и пригодности их для оптимизации процесса были вычислены парные коэффициенты корреляции. Результаты расчетов приведены в табл. 77. [c.151] Все коэффициенты корреляции оказались незначимыми при 5%-ном уровне значимости. [c.152] Результаты расчета коэффициентов регрессии и статистический анализ приведены в табл. 78. [c.152] В рассмотренной работе на базе экспериментальных данных, приведенных в табл. 76, кроме статистической модели процесса была получена математическая модель, основанная на кинетических закономерностях. Исследование физико-химической модели дало такой же оптимальный режим, как тот, который был получен, исходя из статистической модели. [c.152] Поскольку fon оказалось меньше критического даже для 20%-ного уровня значимости ( о,2(32 2в) = 1,4). использование уравнения (6.11) не имело смысла. На второй стадии было получено уравнение регрессии второго порядка. Для каждого коэффициента по формуле (3.42) было вычислено значение toa- Члены уравнения регрессии, имеющие наименьшие значения ton, исключали. После этого коэффициенты регрессии вычисляли заново. Эту процедуру повторяли до прекращения уменьшения остаточной дисперсии (в данном случае 7 раз). Результаты расчетов приведены в табл. 79. [c.154] Авторы рекомендуют использовать модель (6.12) для анализа влияния факторов на производительность труда и при составлении перспективных планов. [c.154] Вернуться к основной статье