Курс теории вероятностей и математической статистики

г л а в а 9 ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛБТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТОВ На практике часто встречаются задачи, когда на основе эксперимен­ тальных данных входных воздействий назьшаемых факторами, и выхода системы у, назьшаемого откликом, необходимо построить модель системы (процесса), структ\'ра которой фис.9.1) представляется блок-схемой «вход — выход». *1 • Рис.9.1 Переменные обьино назьшают входными контролируемыми и л и независимыми переменными и и х возможные значения принадлежат некоторой области и-мерного пространства. Переменщ'ю у назьшают зависимой переменной. Под F понимается оператор, преобразующий входы системы в выходы F\ X —> Y (в частности, по закощ-д' = F(xi,x2,...,x „), который определяет некотор^то модель системы). Па практике, как правило, зависимость у = F{x^,x2,...,x^) бьшает неизвестна и ее определяют щ'тем обработки экспериментальных данных вектора входов х = ( Xj, л:^,..., ) и выхода у. Так как всякий эксперимент связан с появлением сл\'чайных опшбок, то при построении математических моделей на основе экспериментальных данных необходимо использовать методы математической статистики. F - 120-