Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Оценка степени тесноты связи между факторами и откликом и границы применимости модели






Для оценки степени тесноты связи между факторами и откликом используются коэффициент корреляции или корреляционное отношение. Для определения меры линейной зависимости между величинами служит коэффициент корреляции. Эмпирический коэффициент корреляции определяется по формуле (5)

(5)

где sx и sy - оценки среднеквадратичного отклонения (СКО) или эмпирические СКО фактора и отклика, соответственно, n - число опытов или замеров, < x> и < y > - средние значения (МО) фактора и отклика, xi и yi - текущие значения фактора и отклика, i - номер замера.

При использовании (при планируемом эксперименте) безразмерных относительных значений факторов (+1 и -1), зависимость (5) упрощается и коэффициент корреляции определяется по формуле (6)

(6)


 
 

Коэффициент корреляции - величина безразмерная, абсолютное значение которой изменяется в пределах от 0 до 1. Причем, при r =0, связь между фактором и откликом отсутствует, при r =1, зависимость между фактором и откликом линейна и функциональна. Для оценки значимости регрессора необходимо сравнить коэффициент корреляции, полученный для данного регрессора и отклика, с допустимым заранее принятым значением. При r > [ r ], считаем, что регрессор значим и им нельзя пренебречь. Обычно, при r =0.3, говорят о наличии слабой корреляции между фактором и откликом. Для инженерных целей допустимое значение коэффициента корреляции можно принять [ r ]=0.4-0.5. Впоследствии, при построении аппроксимационных зависимостей, необходимо проверить величину максимального отклонения между значением отклика, вычисленным по зависимости, и экспериментальным значением отклика. Она не должна превышать заранее заданную величину (10-20%).

Говоря о составлении уравнений регрессии, необходимо отметить, что последние являются значительно упрощенными моделями объектов и явлений. Поэтому, их использование возможно только в определенных пределах, которые называются границами применимости модели. Проиллюстрировать данный подход целесообразно на простом примере (рис. 2).

 
 

 

Рис. 2 Графики нелинейной и линейной функций.

 

На рисунке представлена экспоненциальная функция f(x). Заменяя ее на отрезке b, a линейной функцией s(x), мы видим, что величина отклонения dy=f-s незначительна, и им можно пренебречь. Тогда как, выходя за границы интервала b, a, на отрезке a, c величина отклонения многократно возрастает, и модель s(x) становится не применима.

 


Поделиться с друзьями:

mylektsii.su - Мои Лекции - 2015-2024 год. (0.007 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал