Previous Page  7 / 14 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 7 / 14 Next Page
Page Background

переменных

X

. Величина

Q

1

= Y

0

V

1

Y

b

β

◦0

X

◦0

Y

,

b

β

◦0

— МНК-

оценка вектора

β

;

X

= (

x

jl

)

,

l

= 1

, . . . , n

;

j

= 0

,

1

, . . . , p

0

— матрица,

состоящая из

n

различных строк матрицы

X

.

Пусть

rankX

=

r

=

p

0

+ 1

, тогда

rankX

=

p

0

+ 1

и МНК-

оценка равна

b

β

j

= (X

◦0

X

)

1

X

◦0

Y = (X

◦0

X

)

1

X

◦0

Y

. В силу ор-

тогональности планирования запишем

b

β

j

= (1

/n

)X

◦0

Y

[3]. Поэтому

Q

1

=

m

Y

0

Y

N

||

b

β

j

||

2

или

Q

1

=

m

n

X

l

=1

y

l

2

N

p

0

X

j

=1

b

β

j

2

,

где

b

β

j

=

1

n

n

X

l

=1

x

jl

y

l

2

,

j

= 0

,

1

, . . . , p

. Гипотеза

H

0

отклоняется, если

s

2

r

s

2

e

=

(

N

n

)

m

n

X

l

=1

y

l

2

N

p

0

X

j

=0

b

β

j

2

!

(

n

r

)

n

X

l

=1

m

X

s

=1

y

2

is

m

n

X

l

=1

y

l

2

!

> F

α

;

n

r,N

n

,

где

r

=

p

0

+ 1

.

В матричной записи гипотеза

H

0

отклонятся, если

(

N

n

)

m

Y

0

Y

N

||

b

β

||

2

(

n

r

)(Y

0

Y

m

Y

0

Y)

> F

α

;

n

r,N

n

.

Проверка гипотезы адекватности модели возможна лишь при не-

насыщенном планировании:

rankX

=

r < n

(

n

— число различных

точек плана).

Поверка гипотезы адекватности модели при поиске экстрему-

ма.

При поиске экстремума функции отклика часто после проведения

факторного эксперимента выполняют проверку гипотезы адекватности

модели. Эта проверка возможна лишь при ненасыщенном планирова-

нии. Ее особенность определяется видом модели, аппроксимирующей

поверхность отклика в окрестности центра плана, наличием повтор-

ных наблюдений в точках плана и его центре, структурой плана. Раз-

личные варианты проверки гипотезы адекватности модели при поиске

экстремума и ненасыщенном планировании предложены ниже.

Предположим, что при построении факторного эксперимента и

оценивании градиента исследователь полагает, что функция отклика

имеет вид

η

=

p

0

X

j

=0

f

0

j

(

x

1

, x

2

, . . . , x

k

)

β

j

, где

f

0

j

(

)

— известные функции;

β

j

— неизвестные параметры.

ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2016. № 1

9