Продолжим рассмотрение примера, приведенного в разделе 2.4. Воспользовавшись тем, что взаимодействие факторов
и
оказалось статистически незначимым, исследуем влияние на качество поверхности магнитных дисков скорости нагрева
и изотермической выдержки
, поставив для этой цели ДФЭ типа
. Условия проведения опытов сведем в табл. 3.4.
Таблица 3.4
Условия проведения ДФЭ
| Характеристика плана | , B | , A | , | , | , |
| Нулевой уровень | |||||
| Интервал варьирования | |||||
| Верхний уровень | |||||
| Нижний уровень |
В этом случае ДФЭ позволяет построить полиномиальную ММ следующего вида:
.
Для факторов
и
генераторами плана выберем взаимодействия
и
, тогда контрасты будут соответственно
и
,
а обобщающий контраст
.
Найдем смешанность оценок:
;
;
;
;
;
;
.
Cоставим МП эксперимента, в соответствии с которой проведем рандомизированные опыты. Полученные результаты запишем в табл. 3.5, где
– численные значения исследуемого параметра,
– номер точки в факторном пространстве,
– номер параллельного опыта. В эту же таблицу будем записывать и другие получаемые результаты.
Проведем статистическую обработку полученных результатов. Для проверки по критерию Кохрена (2.3) воспроизводимости опытов при выбранном уровне значимости
вычислим в каждой точке факторного пространства среднее значение

и оценку дисперсии
.
Критическое значение
найдем из таблицы G-распределения (прил. 4) при
,
. С помощью соотношения (2.3) найдем
. Поскольку
, считаем, что дисперсии наблюдений во всех точках факторного пространства однородны.
Рассчитаем оценки коэффициентов регрессионного уравнения
. Для этого составим матрицу
:

и найдем дисперсионную матрицу 

Вычислим оценки
коэффициентов 

По критерию Стьюдента с использованием соотношения (2.4) определим статистическую значимость коэффициентов регрессии при
, для которого при
критическое значение
. При этом оценки дисперсий всех оценок
одинаковы
,
где
– оценка дисперсии единичного наблюдения, вычисленная по соотношению (2.5).
В нашем случае она равна
, следовательно,
. Поэтому
вычисляются как
. Исключим из ММ незначимый коэффициент регрессии
. При этом благодаря ортогональности плана оценки остальных коэффициентов не изменятся.
По критерию Фишера проверим адекватность линейной ММ при
. Для этого нужны оценки дисперсий единичного наблюдения и неадекватности. Дисперсия единичного наблюдения уже найдена и равна
. Вычислим дисперсию неадекватности
,
где
.
Находим
по таблице F-распределения (прил. 6) при
и
. Так как
, то линейная модель неадекватна. Необходимо добавить эффект взаимодействия с наибольшим по модулю коэффициентом –
. Теперь
,
. При этом
, то есть модель адекватна. Делаем вывод о том, что полученная ММ с уровнем значимости
не противоречит экспериментальным результатам.
Переходим к натуральному масштабу:
,
,
,
,
,
где
‑ нормированные значения,
– значения в натуральном масштабе.

Получаем ММ:
,
где
– опорное напряжение, В;
– ток потребления, А;
– конечная температура нагрева,
;
– скорость нагрева,
;
– изотермическая выдержка, c.
, B
, A
,
,
,






