Задания для самостоятельного решения (стр. 6 )

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

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

Вариант 16

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	55,0	50,5	53,0	50,5	46,0
12	7	53,0	48,5	50,5	49,5	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 17

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	0	0	0	0	0
2	2	24,0	29,5	27,0	32,5	27,0
4	3	44,0	46,0	41,0	48,0	42,0
6	4	47,0	56,0	48,0	55,0	49,0
8	5	54,0	60,5	52,5	51,5	59,0
10	6	60,5	56,0	57,5	61,0	55,0
12	7	62,5	57,0	60,0	57,5	53,0

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 18

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	15,0	13,5	11,0	16,5	11,0
2	2	28,0	30,0	25,0	31,0	27,0
4	3	31,0	36,0	32,0	38,0	33,0
6	4	38,0	39,5	40,5	43,0	42,5
8	5	44,5	42,5	43,5	46,0	47,0
10	6	44,5	46,5	48,0	46,0	45,5
12	7	41,0	42,0	40,5	39,5	40,0

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).