Совокупность факторов располагают в ряд по силе их влияния на функцию отклика. При этом факторы, коэффициенты которых при данных интервалах варьирования оказались незначимыми, не анализируются. Однако следует учесть, что изменение интервалов варьирования приводит к, изменению абсолютных величин коэффициентов регрессии.
На следующей стадии сравнивают модель с априорной информацией. На основе теории исследуемого процесса, опыта работы с аналогичными устройствами и предварительных экспериментов всегда имеются какие-то сведения о характере влияния факторов. Коэффициент регрессии может иметь знак, противоположный ожидаемому из априорной информации. При, объяснении этого противоречия следует иметь в виду, что эксперимент проводится в локальной области факторного пространства и величина коэффициента отражает влияние фактора только внутри этой области. Теоретические же представления всегда имеют общий характер. Кроме того, априорная информация часто исходит из однофакторных зависимостей, а при переходе к многофакторным зависимостям характер влияния может измениться. Но прежде чем объяснить возникшее противоречие между результатами эксперимента и априорной информацией, необходима твердая уверенность в корректности эксперимента.
На этой стадии особое внимание должно быть уделено анализу влияния эффектов взаимодействия. Если взаимодействие двух факторов значимо и имеет знак плюс, то это означает, что одновременное увеличение или уменьшение обоих факторов приведет к увеличению функции отклика (без учета линейных эффектов).
Если эффект взаимодействия имеет отрицательный знак, то при изменении факторов в разных направлениях величина функции отклика возрастает, а для уменьшения ее необходимо одновременное увеличение или уменьшение этих факторов.
Таким образом, при интерпретации эффектов взаимодействия первого порядка выбор оптимального варианта должен сочетаться с учетом знаков линейных эффектов. Если в области факторного пространства ищут максимум функции отклика, а эффект взаимодействия имеет знак плюс и соответствующие линейные эффекты отрицательны, то выбор однозначен: и .
Если же знаки линейных эффектов различны, то следует учитывать численные значения коэффициентов. Когда часть коэффициентов уравнения регрессии незначима, то обычно принимают решения, направленные на получение значимых коэффициентов.
Незначимости коэффициентов может быть вызвана неудачным выбором интервалов варьирования или включением в рассмотрение факторов, не влияющих на функцию отклика. При наличии явно не влияющих факторов их следует стабилизировать на определенном уровне или оставить неконтролируемыми и дальше не рассматривать. Если же неудачно выбран интервал варьирования, то его расширяют по незначимым факторам и ставят новую серию опытов. Изменение интервалов варьирования иногда сочетают с переносом центра эксперимента в точку, соответствующую лучшим условиям первой серки опытов.
Если при адекватной линейной модели все коэффициенты оказались незначимыми, то чаше всего это объясняется либо большой ошибкой эксперимента, либо выбором узких интервалов варьирования. Поэтому возможные решения должны быть направлены на увеличение точности эксперимента и расширение интервалов варьирования.
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ СВЕДЕНИЯ ПО ПОСТРОЕНИЮ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПЛАНОВ МНОГОФАКТОРНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ.
Наряду с рассмотренными планами полного и дробного факторного эксперимента в технике нашли применение другие разновидности ортогональных планов. Сохраняя свойства симметричности относительно центра эксперимента и ортогональности, такие планы позволяют достаточно просто определять коэффициенты уравнения регрессии, причем уравнением регрессии является полином n - ной степени.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.