Определение запаса для движения в направлении крутого восхождения

,если b_i>0 или ∆₁ =5-0=5 ∆₂ =8.9-4.5=4.4 ∆₃ =20-5=15

∆₄ =150-100=50 ∆₅ =3.5-2=1.5

4. Определение значимости коэффициентов регрессии. Найдём доверительный интервал

N=8, t=2.31, =2; =2*0.16=0.32; =2.31 =2.31*0.496=0.11

Если (b_i)> , то i-тый фактор значим (b₁ )=0,55>0.11 1-ый фактор значим

(b₂ )=1,75>0.11 2-ой фактор значим (b₃) =2.05 >0.11 3-ой фактор значим

(b₄) =0,95 >0.11 4-ой фактор значим (b₅) =1,75 >0.11 5-ой фактор значим

5. Расчёт критичности i-го фактора () ()= =15,15

()= =3,59 ()= =4,88()= =2,11 ()= =2,86

6. Выбор шага крутого восхождения. обычно выбирают 5-8 шагов в направлении крутого восхождения

пусть m=6 4-й фактор обладает минимальной критичностью

∆S_б =∆S₄= = =50/6=8.33 =0.12 =0.43 =1.19 =0.18

Проводим пошаговое приращение в каждом последующем опыте величины уровня фактора, учитывая знаки коэффициентов регрессии.

b₁ <0, проводим снижение величины уровня фактора на величину шага.

 

Классификация случайных процессов и корреляционные функции.

Определение случайного процесса

Теория случайных процессов – наука, изучающая закономерности случайных явлений и динамики их развития. Например: напряжение в сети, население в городе, броуновское движение, население города, запуск ракеты в космос и т.д.

Случайной функцией называют функцию неслучайного аргумента t, которая при каждом фиксированном значении аргумента является случайной величиной. Случайные функции аргумента t обозначают прописными буквами X(t), Y(t) и т.д.

Сечением случайного процесса называют случайную величину, соответствующую фиксированному значению в момент времени t = t0.

Реализацией случайного процесса X(t) называют конкретный вид случайного процесса, который наблюдался на каком-то отрезке времени от 0 до τ

Классификация случайных процессов

Случайный процесс X(t) называется процессом дискретным во времени, если система в которой он протекает, меняет свои состояния только в моменты времени t1, t2,…,tn, число которых конечно или счетно.
Случайный процесс называется процессом с непрерывным временем, если переход их состояния в состояние может происходить в любой момент времени.
Случайный процесс называется процессом с непрерывными состояниями, если значением случайного процесса является непрерывная случайная величина.
Случайный процесс называется случайным процессом с дискретными состояниями, если значением случайного процесса является дискретная величина.

1.а. дискретное время, дискретное состояние
1.б. непрерывное время, дискретное состояние
2.а. дискретное время, непрерывное состояние
2.б. непрерывное время, непрерывное состояние

Корреляционные функции

Корреля́ция — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения одной или нескольких из этих величин приводят к систематическому изменению другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.

Некоторые виды коэффициентов корреляции могут быть положительными или отрицательными (возможна также ситуация отсутствия статистической взаимосвязи — например, для независимых случайных величин). Если предполагается, что на значениях переменных задано отношение строгого порядка, то отрицательная корреляция — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть отрицательным; положительная корреляция в таких условиях — корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с увеличением другой переменной, при этом коэффициент корреляции может быть положительным.