Analysis of Variability: D versus Х1; Х2

Regression Estimated Effects and Coefficients for Ln of D (coded units)

Ratio

Term Effect Effect Coef SE Coef T P

Constant 1,4259 0,09149 15,59 0,041

Х1 -0,3487 0,7056 -0,1743 0,09149 -1,91 0,308

Х2 0,4525 1,5722 0,2262 0,09149 2,47 0,245

R-Sq = 90,69% R-Sq(adj) = 72,08%

Analysis of Variance for Ln of D

Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P

Main Effects 2 0,79346 0,79346 0,39673 4,87 0,305

Х1 1 0,29560 0,29560 0,29560 3,63 0,308

Х2 1 0,49786 0,49786 0,49786 6,11 0,245

Residual Error 1 0,08142 0,08142 0,08142

Total 3 0,87488

St Ln

Obs StdOrder Ln D Ln Fit SE Ln Fit Ln Resid Resid

1 6 1,11680 1,02531 0,15846 0,09149 1,00

2 12 1,38629 1,47778 0,15846 -0,09149 -1,00

5 11 1,91793 1,82644 0,15846 0,09149 1,00

7 9 1,28247 1,37396 0,15846 -0,09149 -1,00

Obs StdOrder D Fit Ratio Resid

1 6 3,05505 2,78795 1,09581

2 12 4,00000 4,38322 0,91257

5 11 6,80686 6,21174 1,09581

7 9 3,60555 3,95098 0,91257

Regression Estimated Coefficients for Ln of D (uncoded units)

Term Coef

Constant 1,29715

Х1 -0,0498082

Х2 0,0452477

Alias Structure

I

Х1

Х2

Graph window output

Первый шаг к анализу адекватности позволяет определить, какие из факторов значительны в модели функции отклика. Так, таблица анализа дисперсии содержит в себе: последовательную сумму квадратов (Seq SS) и приведенную сумму квадратов (Adj SS). Значения в столбце P говорят о значимости эффектов. Таким образом, анализ дисперсий говорит о том, что регрессионное уравнение не является адекватным.

Графики нормального, полунорамльного и Парето распределений позволяют визуально определить наиболее значимые факторы и сравнить относительную величину влияний факторов между собой.

Анализ графиков, приведенных на рис. 3.14, показал, что факторы в уравнении регрессии, не включающей в себя взаимодействие факторов, являются статистически незначимыми.

Рис. 3.14. Диаграммы нормального и Парето распределений