Значения G-критерия при 5%-ном уровне значимости

N	n – 1
	0,8643	0,7814	0,7212	0,6761	0,6410	0,6129	0,5897	0,5702
	0,7818	0,6258	0,5635	0,5195	0,4866	0,4608	0,4401	0,4229
	0,6152	0,5209	0,4627	0,4226	0,3932	0,3704	0,3522	0,3373
	0,5358	0,4469	0,3934	0,3572	0,3308	0,3106	0,2945	0,2813
	0,4751	0,3919	0,3428	0,3099	0,2861	0,2680	0,2535	0,2419
	0,4069	0,3317	0,2822	0,2593	0,2386	0,2228	0,2104	0,2002
	0,3297	0,2654	0,2288	0,2048	0,1877	0,1748	0,1646	0,1567

 

Если числа параллельных опытов неодинаковы, то определяют по формуле

,

(2.7)

где f_j – число степеней свободы в j-м опыте, равное числу параллельных опытов n_j минус единица.

Для значение . Для случая равных повторов опытов при определении по формуле (2.6) .

Расчет коэффициентов уравнения регрессии можно провести достаточно просто только для эксперимента с равным числом параллельных опытов во всех строках матрицы планирования. В противном случае расчетные выражения получаются громоздкими и индивидуальными для каждого частного случая.

Однако, когда не ставится задача получить максимально достижимую точность математической модели, можно допустить (как в данной лабораторной работе) расчет коэффициентов регрессии по общим формулам и при неравенстве чисел некоторых параллельных опытов. Коэффициенты регрессии, характеризующие нулевой уровень, линейные эффекты и эффекты взаимодействия факторов, определяют по формулам:

,	(2.8)
,	(2.9)
,	(2.10)
,	(2.11)

где x_ij, x_lj, x_mj – кодированные значения (±1) факторов в j-м опыте;

i, l, m – значение параметра оптимизации в j-м опыте.

Существует простое правило для вычисления коэффициентов: приписывать знаки соответствующего столбца или столбцов Х столбцу , сложить значения и разделить на число опытов N в матрице планирования. Для этого нужно достроить таблицу плана эксперимента так, как показано в таблице 2.6, и заполнить столбцы произведений факторов условными обозначениями +1 (+) или – 1 (–). В столбце нужно вписать вычисленные выше средние значения для каждого из восьми опытов.

 

Таблица 2.6