Подводя итоги, можно сказать, что независимо от вида исходной системы применение дисперсного анализа позволяет выявить ’’значимость” определенных эффектов. Так, например, если в трехфакторном опыте с М повторностями будет выяснено, что оценки главного эффекта otf", а также взаимодействия afjB, afkc, а£вс с большой вероятностью равны нулю, то это означает, что первый фактор вообще не оказывает влияния на выход модели (или, точнее, его проявление вносит в измеряемую величину вклад, соизмеримый с уровнем шумов). Если все парные, тройные и т.д. взаимодействия оцениваются как незначимые, то можно считать факторы независимыми. Напротив, всегда можно улучшить оценки или сократить объем эксперимента, если, например, a’ priori известно, что модель линейна и, следовательно, взаимодействия отсутствуют. Подробно эти вопросы будут рассмотрены далее.
Скачать страницу
[Выходные данные]
