Задания для самостоятельного решения (стр. 5 )

Х1 ÷ Х7 – число уровней варьирования (N=7);

У1 ÷ У5 – число повторностей в опытах матрицы планирования эксперимента (m=5).

Вариант 13

Квадратическая параболическая однофакторная регрессионная модель (модель второго порядка), матрица планирования эксперимента

Xu	U	V
Yuv
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	¯ Y	S2{y}
0	1	9,0	14,0	10,5	13,0	11,0
2	2	19,0	20,0	18,0	21,0	18,0
4	3	20,5	24,0	21,0	23,0	22,5
6	4	24,0	27,0	23,0	23,0	26,0
8	5	28,0	26,0	26,0	27,0	25,0
10	6	29,0	26,0	26,5	26,0	24,0
12	7	24,5	23,5	22,0	24,0	23,5

Получить математическую модель (уравнение регрессии) и построить график зависимости значений У от Х.

Х1 ÷ Х7 – число уровней варьирования (N=7);

У1 ÷ У5 – число повторностей в опытах матрицы планирования эксперимента (m=5).

Вариант 14

Квадратическая параболическая однофакторная регрессионная модель (модель второго порядка), матрица планирования эксперимента

Xu	U	V
Yuv
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	¯ Y	S2{y}
0	1	18,0	23,5	21,0	26,5	21,0
2	2	38,0	40,0	35,0	42,0	36,0
4	3	41,0	50,0	42,0	49,0	43,0
6	4	48,0	54,5	46,5	45,5	53,0
8	5	54,5	50,0	51,5	55,0	49,0
10	6	58,0	56,5	59,0	57,0	58,5
12	7	56,5	51,0	54,0	51,5	47,0

Получить математическую модель (уравнение регрессии) и построить график зависимости значений У от Х.

Х1 ÷ Х7 – число уровней варьирования (N=7);

У1 ÷ У5 – число повторностей в опытах матрицы планирования эксперимента (m=5).

Вариант 14

Квадратическая параболическая однофакторная регрессионная модель (модель второго порядка), матрица планирования эксперимента

Xu	U	V
Yuv
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	¯ Y	S2{y}
0	1	12,05	12,60	12,40	12,30	12,70
2	2	12,83	13,20	13,30	13,25	13,40
4	3	14,21	14,50	14,60	14,70	14,40
6	4	15,8	16,2	16,3	15,9	16,4
8	5	14,8	15,4	15,3	15,2	14,9
10	6	14,01	14,5	14,6	14,7	14,4
12	7	13,51	13,8	13,9	13,8	13,7

Получить математическую модель (уравнение регрессии) и построить график зависимости значений У от Х.