ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Оценка значимости параметров регрессионного уравнения из "Идентификация моделей объектов химической технологии" При построении модели обьекта желательно уметь выделять переменные, слабо влияющие на выходную координату. Их можно исключить из уравнения. Это позволит упростить модель, не снижая существенно ее точности. Рассмотрим, как это можно сделать. [c.21] Вместе с тем, незначимый параметр не обязательно исключать иэ модели. При построении модели следует учитывать результаты анализа физической сущности процесса, протекающего в объекте, и вытекающие отсюда предположения о наличии свяэи между переменными. Если по имеющимся априорным данным переменная, перед которой стоит параметр, оказавшийся в результате проверки незначимым, должна оказывать влияние на выходную координату, то ее нецелесообразно исключать иэ модели. В этом случае можно повторить проверку значимости параметра при другом уровне значимости или расширить выборку экспериментальных данных или провести дополнительные вксперименти по проверке выполнения допущений, используемых при проведении регрессионного анализа (си. п. 3,3) - возможно, какое-либо из них не выполнено. [c.23] Описанная процедура существенно упрощ1ается, если корреляционная матрица С является диагональной. При этом коэффициенты корреляции между парами параметров равны нулю, параметры между собой линейно- независимы, при изменении значения одного иэ них не нужно пересчитывать значения остальных. Этого можно добиться, используя специальные приемы оптимального планирования экспериментов [2]. В данном пособии эти вопросы не рассматриваются. [c.23] Вернуться к основной статье