Уравнения регрессии активно-пассивные

Пользуясь статистическими методами, удается по данным эксперимента (пассивного или активного) вычислить коэффициенты полинома (Vni.l). Однако, учитывая статистическую природу рассматриваемых процессов, а также конечность экспериментальных данных (обычно используется выборка экспериментальных данных), исследователь получает оценки коэффициентов ро, р,/, Тогда уравнение регрессии записывается так [c.194]

Использование методов математической статистики для обработки результатов пассивного (непланируемого) эксперимента не всегда позволяет установить истинные связи между параметрами процесса. Наиболее существенными причинами этого являются использование неточных результатов слишком узкий или, наоборот, слишком широкий диапазон варьирования переменных неверное определение числа входных переменных ошибки в их измерении. Анализ около 100 уравнений регрессии, полученных обработкой пассивного эксперимента, показал, что они не несут никакой информации о процессе из-за указанных недостатков [13]. Многие из этих недостатков могут быть исключены при активном (планируемом) эксперименте. [c.49]

Корреляция между коэффициентами уравнения регрессии, полученного обработкой пассивного эксперимента, затрудняет статистический анализ и интерпретацию результатов. Методы активного эксперимента, изложенные в следующей главе, дают возможность преодолеть эти недостатки классического регрессионного анализа. [c.157]

По окончании экспериментов было замечено, что один из параметров, находившийся на определенном постоянном уровне, существенно влияет на процесс и должен быть учтен в уравнении регрессии. Как это сделать при постановке пассивного и разных видов активного эксперимента и где это наиболее просто [c.467]

N—1, /2=/вос1ф)> то уравнение регрессии считается адекватным. Корреляция между коэффициентами при обработке пассивного эксперимента затрудняет интерпретацию полученного уравнения регрессии. Этого недостатка лишены уравнения регрессии, полученные с помощью активного экспериментл (методы планирования эксперимента [1, 10—15]). [c.94]

Кроме того, необходимо иметь в виду, что уравнение регрессии, полученное по статистическому плану, не инвариантно к изменению интервала варьирования. Поэтому при проведении систематических исследований для получения математических моделей однотипных процессов целесообразно (с точки зрения обобш,ения полученных результатов) выбирать единые интервалы варьирования и проводить все исследования по одному плану. Иногда при постановке экспериментов с использованием статистического планирования технолог сталкивается с тем, что некоторые из интересующих его факторов спонтанно меняются при переходе от одной точки плана к другой, фиксировать их на заранее заданных уровнях невозможно. В подобных ситуациях можно получать смешанные активно-пассивные уравнения регрессии [15, 16] или сТроить зависимости изменения коэффициентов от изменения неконтролируемых факторов. [c.65]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология