6 лекция Регрессия теңдеуі түріндегі статикалық және динамикалық модельдер (4-бөлім) Мақсаты: лекцияда регрессия теңдеуі түріндегі объектілердің статикалық және динамикалық модельдерін анықтауда пайдаланылатын экспериментті жоспарлау әдістері қарастыру.
Тезистер Классикалық регрессиялық талдаудың негізгі кемшіліктері: коэффициенттер арасындағы корреляция; қатені бағалаудағы қиындықтар; көп тәжірибелерді өткізу қажеттілігі; bi коэффициенттерін қолмен есептеп анықтаудың қиындықтары.
Тәжірибені статистикалық жоспарлау (ЭЖ) әдістерінің негізінде факторлық кеңістікте нүктелердің орналасуының реттелген жоспарын пайдалану және жаңа өлшемсіз координаттар жүйесін пайдалану жатады. ЭЖ әдістерін пайдалану регрессиялық талдаудың дерлік барлық кемшіліктерін жоюға мүмкіндік береді.
Экспериментті жоспарлау әдістері статикалық және динамикалық модельдерді құруға мүмкіндік береді. Олардың екі түрін де аналитикалық және экспериментальды-статистикалық әдістермен анықтауға болады. Имитациялық модельдеудің дамуының алғашқы кезеңінде оптимальды эксперимент теориясы негізінде статикалық объектілердің модельдерін құруда пайдаланылған. Динамикалық модельдерді құруға қатысты құру әдістемесі идентификаттау объекттің қалыпты жұмыс жасау режимінде жүргізілетін пассивті экспериментке негізделген. Бырақ, арнайы тестілеуші сигналдарды қолданумен идентификаттаудың белсенді әдістері де жайлап пайдалана бастады. Ондай сигналдар ретінде псевдокездейсоқ сигналдарды пайдаланған.
Негізгі ұғымдар: факторлар (кірістер, әсерлер – олар корреляцияланбауы тиіс, деңгейлер (факторлар қабылдайтын дискретті мәндер), ЭЖ матрицасы (жоспардың өзі), математикалық өңдеу әдістері.
Экспериментті жоспарлаудың (ЭЖ) негізгі принциптері. Пассивті эксперимент деп қосымша әсерлерді тигізбей, кіріс және шығыс деректерді тіркеу жұмыс режимде орындалатын экспериментті атайды. Ол модель құрылымы жақсы белгілі және оның адекваттылығы күмән тудырмайтын жағдайларда (параметрлік идентификаттау есептері шешілетін жағдайда) пайдаланылады.
