Вариант задания
Уровни фактора 1 |
Уровни фактора 2 |
|||
|
|
|
|
|
|
3,1 2,9 |
4,1 3,9 |
2,1 1,9 |
2,1 1,9 |
|
3,9 4,1 |
4,9 5,1 |
2,9 3,1 |
3,0 3,0 |
|
2,1 1,9 |
3,1 2,9 |
1,1 0,9 |
1,0 1,0 |
Примечание: в ячейках таблицы располагаются значения отклика, полученные в двух параллельных наблюдениях.
Решение
1.
По имеющимся данным сформировать матрицу наблюдений , постулировать модель дисперсионного
анализа с главными эффектами (без взаимодействий уровней факторов).
В нашей задаче
участвуют 2 фактора с тремя и четырьмя уровнями варьирования. Тогда матрица будет иметь следующий вид:
.
Модель:
Пусть
- среднее значение
в
подпопуляции (по уровню фактора 1 и уровню
фактора 2). Введем понятие генерального среднего
, как:
, где
, K=4, I=3 и
-
число наблюдений в
подпопуляции ( из условий задачи
=2
).
Для
нашего варианта имеем: n=24, =2,75
Тогда дифференциальные(главные) эффекты уровня можно ввести как:
, при
,
, при
,
.
Модель ДА имеет вид:
, (1.1)
где
- аддитивная постоянная (генеральное
среднее),
- эффект
-го
уровня первого фактора
,
- эффект
-го уровня второго фактора
,
- ошибка
эксперимента, распределенная по
.
Представим
эту модель в виде :
,
,
.
2. Провести редукцию модели к модели полного ранга, определить базис ФДО.
1)
Воспользуемся утверждением 1: в линейной модели для факторов без взаимодействий внутренний
дефект ранга матрицы равен
.
Значит, в нашей модели (1.1) внутренний дефект равен 2.
Поскольку
имеется определенная свобода выбора этих столбцов, то будем считать линейно
зависимыми от других столбцы ,
.
В модели (1.1) в связи с ее внутренним дефектом ранга несмещенно будут
оцениваться только
линейно независимых функций,
допускающих оценку (ФДО), образующих базис ФДО.
Для построения базиса ФДО воспользуемся утверждением 2. В итоге получим, что базис ФДО составляют функции:
,
,
.
.
2)
Редуцирование
модели (1.1) к модели полного ранга можно проводить через факторизацию матрицы , где
-
матрица полного строчного ранга, равная:
.
(1.2)
В (1.2) матрица задает вид базиса ФДО и имеет вид:
,
.
В нашей задаче:
и соответственно
.
В числе ФДО будут:
, а также их линейные комбинации.
3. По программе МНК-оценивания провести оценивание ФДО в редуцированной модели. Проверить гипотезы о незначимости различий в эффектах для каждого фактора и фактора в целом.
Чтобы найти оценки для ФДО достаточно применить
теорему Гаусса-Маркова для модели (1.2):
.
Оценки параметров, соответствующие исключенным из модели линейно зависимым
столбцам (регрессорам), автоматически считаются равными нулю.
Воспользовавшись средствами лабораторной работы№2 были получены
следующие оценки для ФДО: .
Проверка гипотез о незначимости различий эффектах 1-го фактора:
Гипотеза о незначимости эффектов первого и второго уровней первого
фактора формулируется как . Поскольку в
редуцированной модели на месте параметра
оценивается
сравнение (ФДО)
, то для проверки этой гипотезы
достаточно проверить
. Для проверки гипотезы
достаточно проверить
. Для проверки гипотезы
достаточно проверить гипотезу
.
В листинге указаны все выкладки проверки гипотез. Основные результаты: показаны значимость эффектов первого и третьего, второго и третьего уровней первого фактора, незначимость эффектов первого и второго уровней.
Незначимость вцелом первого фактора может быть проверена по гипотезе:. Проверка показала, что: первый фактор –
значим.
Проверка гипотез о незначимости различий эффектах 2-го фактора:
Аналогичные действия проводим как и для первого фактора. Результаты: показаны значимость эффектов первого и четвертого, второго и четвертого, третьего и четвертого уровней второго фактора, незначимость эффектов первого и второго, второго и третьего уровней. Второй фактор вцелом – значим.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Новосибирский государственный технический университет
Кафедра прикладной математики
по курсу
«Планирование и анализ экспериментов»
Группа: ПМ-13
Вариант: 1
Студент: Глухова М.
Царапкин В.
Преподаватели: Лисицын Д.В.
Ванюкевич О.А.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.