По плану, представленному в таблице 1.1 можно определить коэффициенты b0, b1, b2 и b 3 для модели вида y=b0+b1 x 1+b2 x 2+ b 3 x 3. Однако эти коэффициенты будут смешаны с парными взаимодействиями.
При значительном числе факторов и опытов определение смешанности по МП является трудоемким. Для нахождения, при каких факторах и взаимодействиях оценки коэффициентов будут смешанными, вводят понятие определяющего контраста плана. Контраст получают умножением обеих частей генератора плана вводимого дополнительного фактора хj на этот фактор. Например, поскольку для ДФЭ (таблица 1.1) генератор плана x 3= x 1 x 2, то для контраста получим x 32= x 1 x 2 x 3, так как xi=1, окончательно имеем:
1 = x 1 x 2 x 3.
Чтобы определить, с какими факторами и взаимодействиями смешана оценка фактора xi необходимо умножить обе части контраста на это фактор. Например, для x 1 имеем: x 1= x 12 x 2 x 3= x 2 x 3, тo есть b1 оценивает одновременно β1 и β23. Для фактора x 2 имеем x 2= x 1 x 22 x 3= x 1 x 3, а для x 3 — x 3= x 1 x 2 x 32= x 1 x 2. Записывается это так:
b1→β1+β 23,
b2→β2+β 13,
b3→β3+β 12,
где βi — действительные значения коэффициентов bi.
В зависимости от числа факторов, входящих в контраст, говорят о разрешающей способности ДФЭ. Так, если для ДФЭ типа 24-1 в качестве генератора плана выбрано x 4= x 1 x 2 x 3 (контраст соответственно будет 1 = x 1 x 2 x 3 x 4), то говорят, что у такого эксперимента разрешающая способность равна 4; если генератор x 1 x 2= x 4 и контраст 1 = x 1 x 2 x 4, то разрешающая способность равна 3; генераторы плана с наибольшей разрешающей способностью называют главными и отдают им предпочтение.
Если вводится не один, а несколько дополнительных факторов, то получаем несколько генераторов плана (свой для каждого дополнительного фактора). В этом случае для определения смешанности оценок используют обобщающий контраст, который строится из отдельных контрастов, а также их произведений во всевозможных сочетаниях.
Пусть, например, для ДФЭ 25-2 в качестве генераторов выбраны соотношения x 4= x 1 x 2 и x 5= x 1 x 2 x 3, контрасты будут соответственно представлены как 1 = x 1 x 2 x 4 и 1 = x 1 x 2 x 3 x 5, тогда обобщающий контраст будет равен
1 = x 1 x 2 x 4= x 1 x 2 x 3 x 5= x 3 x 4 x 5.
Для определения смешанности нужно перемножить все составляющие обобщающего контраста на соответствующие факторы:
для x 1: x 1= x 2 x 4= x 2 x 3 x 5= x 1 x 3 x 4 x 5;
для x 4: x 4= x 1 x 2= x 1 x 2 x 3 x 4 =x 3 x 5.
Тогда для смешанности оценок получим:
b1→β1+ β24+β235+β1345,
b4→β4+ β12+β35+β1234.
Необходимо отметить, что следствием уменьшения числа опытов по сравнению с ПФЭ является и уменьшение точности оценок, вызванное их смешанностью.
ПФЭ, в которых учитываются только линейные эффекты факторов, считаются ненасыщенными планами. При включении в план эксперимента взаимодействий факторов насыщение плана увеличивается. Планы, в которых учитываются все взаимодействия, называют насыщенными. ДФЭ, построенные на принципе введения дополнительных факторов вместо некоторых взаимодействий, являются насыщенными планами. Чем выше порядок дробной реплики, тем более насыщенным считается план.
Необходимо учитывать, что для насыщенного эксперимента невозможна проверка адекватности ММ, так как степени свободы использованы для вычисления эффектов взаимодействия факторов.
2. Порядок постановки ДФЭ и исследования свойств регрессионной модели
При ДФЭ стандартизация масштабов факторов, порядок постановки опытов, проверка воспроизводимости опытов, расчет оценок коэффициентов регрессионного уравнения, исследование свойств регрессионной модели (проверка статистической значимости коэффициентов модели, анализ адекватности полученной ММ) и переход к физическим переменным производится так же, как и при ПФЭ [1].
3. Пример использования ДФЭ
3.1. Постановка задачи.
Рассматривается задача определения закономерности изменения времени задержки tз (измеряется в наносекундах) в интегральной транзисторно-транзисторной логической схеме в заданной области изменения параметров интегральных компонентов
tз=f(N,R1,R2,R3,R4), (3.1)
где N — коэффициент разветвления по выходу, R1- R4 — резисторы. Необходимо построить модель закономерности изменения времени задержки схемы на основе ДФЭ. Параметры схемы изменяются в следующих пределах: N≥15, 0,5≤ R1≤10 кОм, 0,5≤ R2≤10 кОм, 0,05≤ R3≤1 кОм, 0,1≤ R4≤2 кОм.
3.2. Организация и проведение ДФЭ типа 25-3.
Для планирования эксперимента выберем центр плана, интервал варьирования и определим уровни (2.2) из [1] изменения каждого фактора. Результаты планирования приведены в таблице 3.1.
Таблица 3.1 — Условия проведения эксперимента
| Характеристика плана | Стандартный масштаб xi | Натуральный масштаб | ||||
| x 1= N | x 2=R1, кОм | x 3=R2, кОм | x 4=R3, кОм | x 5=R4, кОм | ||
| Нулевой уровень | 0,5 | |||||
| Верхний уровень | +1 | 6,4 | 6,4 | 6,2 | 1,25 | |
| Нижний уровень | -1 | 3,6 | 3,6 | 3,8 | 0,75 |
Для построения МП ДФЭ из имеющихся5 факторов выберем 3 – коэффициент разветвления и резисторы R1, R2 – и построим МП ПФЭ (таблица 3.2).
Таблица 3.2 — Матрица планирования ПФЭ 23
| № опыта | x 0 | x 1 | x 2 | x 3 | x 1 x 2 | x 1 x 3 | x 2 x 3 | x 1 x 2 x 3 |
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
В качестве генератора плана выберем соотношения для x 4= x 1 x 2 и для x 5= x 1 x 3. В этом случае будем иметь ДФЭ типа 25-2, МП которого представлена в таблице 3.3.
Таблица 3.3 — Матрица планирования ДФЭ 25-2
| № опыта | x 0 | x 1 | x 2 | x 3 | x 4 | x 5 | x 2 x 3 | x 1 x 2 x 3 |
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
| -1 | -1 | -1 | -1 | |||||
В таблице 3.4 представлены результаты параллельных опытов в последовательности, представленной в таблице 3.3.и вычислены среднее значение отклика и дисперсия для каждой точки факторного пространства соответственно соотношениям (2.3) и (2.4) из [1].
Таблица 3.4 — Результаты эксперимента
| № | y1 | y2 | y3 | y4 | y5 | ycp | s2y |
| 23,38 | 23,00 | 24,03 | 22,94 | 23,58 | 23,39 | 0,009 | |
| 21,86 | 22,19 | 21,87 | 23,68 | 23,05 | 22,53 | 0,067 | |
| 21,57 | 21,88 | 21,89 | 20,91 | 20,47 | 21,34 | 0,191 | |
| 18,13 | 19,79 | 19,46 | 18,75 | 18,89 | 19,00 | 0,003 | |
| 37,20 | 38,67 | 39,08 | 38,85 | 37,66 | 38,29 | 0,099 | |
| 38,40 | 41,80 | 40,39 | 38,78 | 39,91 | 39,86 | 0,001 | |
| 32,18 | 34,72 | 33,16 | 35,03 | 33,06 | 33,63 | 0,081 | |
| 34,02 | 33,25 | 32,12 | 31,72 | 33,25 | 32,87 | 0,036 | |
| s2воспр= | 0,061 |
Проведем анализ воспроизводимости опыта на основе критерия Кохрена в соответствии с (2.5) в [1]: Gрасч =0,485, табличное значение критерия определяем при уровне значимости α =0,05 и степенях свободы γ 1= m -1=4, γ 2= N =8, получаем Gтабл (α; γ 1; γ 2)=0,502. Так как Gрасч < Gтабл, опыт является воспроизводимым, и его результаты можно использовать для оценки коэффициентов регрессионного уравнения.
