ПРИЛОЖЕНИЕ 4.
Расчёт непараболической регрессионной однофакторной модели, преобразуемой в линейную.
А = f (N) [61], стр. 112, табл. III.14
R = 6 мм.
N модели | N пр | А пр | А э (N пр) или А р. э (N пр) | | D | |
1 | 519,61 | 25,43 | 26,14 | 0,71 |
2 | 525 | 25,43 | 26,14 | 0,71 |
3 | 514,39 | 25,74 | 26,14 | 0,40 |
4 | 525 | 25,12 | 26,14 | 1,02 |
5 | 514,39 | 25,12 | 26,14 | 1,02 |
6 | 519,61 | 25,74 | 26,14 | 0,40 |
7 | 525 | 25,43 | 26,14 | 0,71 |
Сравнивая величины полученных разниц | D | = | А пр – А р. э (N пр) |, замечаем, что для третьей и шестой модели она наименьшая. Но график функции шестой модели не похож на А = f (N). Следовательно, выбираем третью модель, гиперболическую А = а 0 + а 1 / N.
Для преобразования: N L = 1 / N.
Вид уравнения после преобразования:
А = а 0 + а 1×N L или
A RL = d 0 + d 1×(N L –
L)
Установив условный вид математической модели, переходим к определению коэффициентов регрессии.
u | N u | N uL = lg N u | N uL – N L | (N uL – N L) 2 | A u | A uL = lg A u | (N uL – N L)× A uL |
1 | 450 | 2,653 | - 0,057 | 3,249×10 -5 | 21,728 | 1,337 | - 7,621×10 -2 |
2 | 500 | 2,699 | - 0,011 | 12,1×10 -5 | 25,252 | 1,402 | - 1,542×10 -2 |
3 | 600 | 2,778 | 0,068 | 462,4×10 -5 | 29,753 | 1,474 | 10,023×10 -2 |
S | –– | 8,13 | 0 | 4,777×10 -3 | 76,733 | 4,213 | 8,601×10 -3 |
Средний уровень линеаризированного фактора:
L = 8,13 / 3 = 2,71.
Коэффициенты: d 0 =
L = 4,123 / 3 = 1,4043;
d 1 = 8,601×10 –3 / 4,777×10 –3 = 1,8003.
Линеаризированное уравнение:
А RL = 1,4043 + 1,8003×(N L –
L) или
А RL = – 3,4745 + 1,8003×
L
Искомое уравнение:
А = – 3,4845 + ![]()
Так как а 1 = 1,8003 > 0 и а 0 = – 3,4745 < 0, то значит, что данная модель неадекватна и необходимо переходить к решению полиномиальной модели любого порядка. Условно принимаем математическую модель: А = а 0 + а 1×N + a 11×N 2 + a 111×N 3
На данном этапе исследований решение полиномиальной модели любого порядка не представляется возможным, так как число опытов меньше четырёх, и значения коэффициентов регрессии не имеют существенного значения.


