ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Формулы, полученные по ротатабельным планам второго порядка из "Статистические методы оптимизации химических процессов" Выше были рассмотрены примеры применения регрессионного анализа для получения интерполяционных формул, в которых использовались литературные данные. Для вычисления коэффициентов интерполяционных формул по данным, полученным непосредственно из экспериментов, можно применить статистическое планирование. [c.157] В качестве примера [78] рассмотрим применение центрального композиционного ротатабельного плана второго порядка для получения интерполяционной формулы, описывающей зависимость удельной электропроводности галлатных растворов х от температуры °С, концентрации галлия г л и концентрации натриевой щелочи 23, г)л. Электропроводность измерялась с помощью моста Р-568. При измерении удельной электропроводности ошибка, вычисленная с 95%-ной доверительной вероятностью, составляла 5,0 10 oм м . [c.157] План и результаты экспериментов приведены в табл. 80а и табл. 806. [c.158] Уравнение (6.18) описывает область факторного пространства в пределах по z 30 —80°С по 22 20—120 г/л по гз 70 — 250 г/л. [c.158] В этой же работе было получено аналогичное уравнение регрессии, описывающее удельную электропроводность растворов натриевой щелочи. Обе зависимости были использованы авторами для косвенной оценки состава галлатного комплекса. [c.158] Аналогичные работы по применению статистического планирования для установления состава комплексных соединений были выполнены на химическом факультете МГУ. В работах [79, 80] авторы использовали ротатабельный план второго порядка, описанный в главе 4 работе [81] был применен однофакторный план Кифера—Джонсона [50], базирующийся на системе чисел Фибоначчи. [c.158] В настоящее время статистическое планирование экспериментов бурно развивается. Поэтому не удивительно, что в периодической печати постоянно появляются все новые и новые планы экспериментов, причем усилия авторов сосредоточены в основном на двух направлениях. Первое из них — это создание планов с минимальным числом точек (близким к числу коэффициентов регрессии), позволяющих получать уравнения регрессии, достаточно точные для практических целей. Второе направление— создание планов, позволяющих получать высоко точные уравнения регрессии. [c.158] При использовании однофакторного эксперимента для изучения многофакторных процессов точность оценок не зависит от числа факторов и остается постоянной. Этот вопрос рассмотрен в предисловии В. В. Налимова в книге [4], а также в работе [88]. [c.159] Вернуться к основной статье