А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Значні ефекти

Значні ефекти великі і ймовірність того, що два значущих ефекту, що мають однакові величини, але протилежні знаки, з'являться разом в одній /- і підгрупі мала. Імовірність того, що три або більше значущих змінних будуть з'являтися в одній /- і підгрупі я Скомбінуй в нульовий ефект, ще менше.

Якщо ж значущі ефекти виявлені то експериментування при даних умовах закінчують і виробляють зрушення плану. 
Як видно з табл. 15.6 в результаті проведення другого циклу були виявлені значущі ефекти часу і температури.

Неадекватність моделі може бути викликана наступними причинами: великий крок варіювання, основний рівень обраний далеко від центру області визначення, не враховано значущі ефекти.

Тут необхідно виділити значущі ефекти з безлічі всіх до (Зк - 1) 7216 (48 - 1) /2376 комбінацій, які представляють інтерес.

У разі до змінних є до основних ефектів і до (до - 1) /2 парних взаємодій. Отже, при прийнятих припущеннях необхідно досліджувати за все до ЗК (к-1) /2 до (ЗК-1) /2 комбінацій для виявлення з них тих, які мають значущі ефекти.

Таким чином, хоча в водних середовищах електрична провідність відповідно на 5 - 10 порядків вище, проте в них виявляються ефекти зміни сумарних сил і істотну роль починають грати ефекти електростатичного індукції. У цьому випадку в краплі або струмені в електричному полі внаслідок високої провідності виникають додаткові індуковані електричні заряди, що призводять до збільшення q в прикордонних шарах рідина-повітря. Тому найбільш значущі ефекти ЕГД-природи у водних електролітах відбуваються не в обсязі а в області міжфазних меж, але внаслідок втрати гідродинамічної стійкості цих кордонів ЕГД-ефекти проявляються у всьому макрооб'ємів рідини.

Фактори варіюють на двох рівнях, реалізуючи повний факторний експеримент або дробову репліку від нього з включенням досвіду в центрі плану. Такий експеримент називають циклом. Оскільки в промисловому експерименті інтервали варіювання факторів невеликі а помилка досвіду велика, після реалізації одного циклу значущі ефекти виділити, як правило, не вдається. Тому цикли повторюють кілька разів. При цьому результати спостережень накопичуються, що дає можливість зменшити помилку, оскільки помилка середнього в УІ разів менше помилки одиничного вимірювання.

Такий підхід з нашої точки зору кілька ризикований. Справа в тому, що через відсутність будь-якої кількісної оцінки передбачуваної значущості ефектів взаємодії неможливим виявляється ранжування передбачувано значущих ефектів за величиною. Природно, неможливо вважати той чи інший ефект взаємодії більше або менше іншого, грунтуючись лише на візуальному спостереженні тенденції одного знака групуватися вгорі або внизу гістограми. Не маючи можливості порівняти за величиною, проранжувати передбачувано значущі ефекти взаємодії (до побудови їх діаграм розсіювання), можна припустити, що не взяти до уваги ряд дійсно аначімих ефектів взаємодії. Втративши ж їх з уваги, побудувавши для інших діаграми розсіювання і потім виділивши і оцінивши ефекти частини з них, можемо отримати ефекти незначними лише через велику величини рівня шумів, створюваного пропущеними, не прийнятими до уваги ефектами взаи-ємств.

Після закінчення фази вибираються нові базові значення для варійованих змінних, складається і я раз реалізується новий план експерименту. Різниця полягає в тому, що розрахунок коефіцієнтів регресії і перевірка їх значимості проводяться не після завершення всіх дослідів фази, а після кожного циклу. Це пов'язано з тим, що заздалегідь невідомо, скільки циклів буде містити фаза, щоб можна було виявити значущі ефекти.

Після закінчення фази вибираються нові базові значення варійованих змінних, складається і п раз реалізується новий план експерименту. Різниця полягає в тому, що розрахунок коефіцієнтів регресії і перевірка їх значимості проводяться не після завершення всіх дослідів фази, а після кожного циклу. Це пов'язано з тим, що заздалегідь невідомо, скільки циклів повинна містити фаза, щоб можна було виявити значущі ефекти.

Як відомо, в хімії для впливу на хід хімічних реакцій широко використовується введення в реагують молекули тих чи інших заступників. Ці заступники можуть, по-перше, абсолютно змінити стереохимические властивості реагенту, а, по-друге, привести до перебудови електронної оболонки молекули. Досить ясно, що при введенні заступника цей потенціал в найбільшою мірою буде змінюватися в області простору, що прилягає до цього заступнику і включає його. Величина зміни буде прямо пропорційна заряду атома, якщо заміщується один атом, або сумарному заряду замісної атомної групи. Тому зрозуміло, що найбільшою мірою вихідна електронна оболонка буде деформуватися при введенні сильно полярного (зарядженого) заступника. Значить, саме дослідження впливу полярних заступників може дозволити помітити найбільш значущі ефекти і встановити як би верхню межу впливу будь-якого заступника, що і визначає особливий інтерес до цього питання. Якщо полярний заступник розташовується в безпосередній близькості від реакційного центру, то він може абсолютно радикально змінити його властивості. Ніяких універсальних закономірностей тут виявити не можна і треба окремо розглядати кожен конкретний випадок. Вплив віддалених заступників більш м'яке, і при вивченні його можна виявити деякі загальні моменти.

Діаграма ранжування вкладів факторів у сумарну дисперсію досвіду. Оскільки число параметрів моделі істотно впливає на тривалість імітаційного експерименту, необхідно прагнути до зменшення кількості параметрів. Зазвичай при моделюванні великих систем дослідники будують наднасичене плани, в яких число дослідів менше числа параметрів /с, спочатку включених в розгляд. Постулюється наступне: якщо ефекти, відповідальні за процес, розташувати в порядку убування внесеного ними вкладу в відгук, то вийде діаграма загасання, наприклад експоненціального типу. Дослідник заздалегідь не знає, як ранжуються параметри. Його завдання полягає в тому, щоб відтворити це ранжування за допомогою відсіює експерименту. На рис. 2.4 представлений приблизний вид діаграми ранжирування вкладів параметрів в сумарну дисперсію відгуку моделі. Ефекти в правих частинах ранжирування відносяться до шумового полю, на тлі якого потрібно виділити значущі ефекти, що потрапили в ліву частину діаграми.