Обработка данных активного эксперимента
Автор: Kamochka5578124 • Ноябрь 24, 2022 • Лабораторная работа • 1,070 Слов (5 Страниц) • 124 Просмотры
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Российский химико-технологический
университет имени Д.И.Менделеева»
[pic 1]
Кафедра информатики и компьютерного проектирования
Лабораторная работа №4
«Обработка данных активного эксперимента»
Вариант № 9S
Выполнила: Студентка группы 35
Гуламова Комила
Проверила: О.П.Шумакова
Москва-Ташкент 2022
Результаты эксперимента:
№ | T,K | [pic 2] | Сs |
1 | 320 | 50 | 0,1862 |
2 | 340 | 50 | 0,413 |
3 | 320 | 100 | 0,1467 |
4 | 340 | 100 | 0,2832 |
5 | 316.8 | 75 | 0,1327 |
6 | 343.2 | 75 | 0,3573 |
7 | 330 | 42 | 0,3366 |
8 | 330 | 108 | 0,2108 |
9 | 330 | 75 | 0,2516 |
10 | 330 | 75 | 0,2617 |
11 | 330 | 75 | 0,2686 |
12 | 330 | 75 | 0,2702 |
13 | 330 | 75 | 0,2655 |
14 | 330 | 75 | 0,2563 |
Найдем коэффициенты линейного уравнения регрессии для компонента P [pic 3] на основе данных полного факторного эксперимента.
Центр планирования: Т0 =330 К – температура проведения реакции и [pic 4]сек – время проведения реакции. Интервалы изменения параметров соответственно [pic 5] и [pic 6]сек
Для построения уравнения регрессии запишем нашу зависимость в кодированных переменных [pic 7], где
[pic 8] и [pic 9], [pic 10] - фиктивный фактор
Тогда решим следующую систему (записана в матричном виде):
[pic 11] где:
[pic 12]
[pic 13] - матрица планирования; [pic 14]
[pic 15]
[pic 16]; [pic 17] - информационная матрица
[pic 18]
[pic 19] - корреляционная матрица
Решая данную систему уравнений в матричном виде получим: [pic 20]
Наша зависимость записанная в кодированных переменных: [pic 21]
Искомое уравнение регрессии: [pic 22]
Проверим значимость коэффициентов уравнения регрессии:
[pic 23]
[pic 24] – коэффициент значимый[pic 25]
[pic 26] – коэффициент значимый[pic 27]
[pic 28] – коэффициент не значимый[pic 29]
...