Стр. 95 - 2

т д. В числе скрытых факторов могут оказаться также ранее перенесенные
или сопутствующие заболевания, общее состояние организма и т.п.
Часто факторы и отклики подразделяются на качественные и
количественные [1]. В то время как количественные факторы измеряются
с помощью методик, определенных ГОСТом, и получают значения, не за­
висящие от субъективной позиции исследователя, качественные факторы
требуют введения балльной шкалы оценивания. Это вносит дополнитель­
ную неопределенность в процедуру построения математической модели.
Подчеркнем, что параметр оценки клинического состояния организ­
ма (оцениваемый, например, по 5-балльной шкале), использование кото­
рого принципиально необходимо в процедуре регрессионного анализа, яв­
ляется подобным качественным параметром.
Иногда факторы разделяют на важные и мешающие [1]. При этом
последние могут играть не менее важную роль с точки зрения влия­
ния на качество модели, но не представлять интереса с точки зрения
исследователя. Одним из способов борьбы с влиянием мешающих
факторов является рандомизация экспериментальных данных по ме­
шающему фактору. Иногда возможно устранить влияние мешающего
фактора, фиксировав его на определенном значении. Понятно, фикси­
рование мешающего фактора при проведении пассивного экспери­
мента является невозможным.
Обязательно осуществляется проверка адекватности модели и зна­
чимости ее параметров. Традиционным методом проверки адекватности
моделей является метод Фишера [2]. В этом методе вычисляются диспер­
сия воспроизводимости значений отклика Y
где F -
»=1
среднее значение отклика при К повторных измерениях, и дисперсия аде­
кватности:
*1 = i(T , -< Ь - £ « Л ) 2 /(А/- N - 1).
Ы *=1
Далее вычисляется значение критерия Фишера:
Если полученное значение критерия не превышает его табличное
значение F(a, fi, f2), соответствующее выбранному уровню значимости a
(иногда - доверительной вероятности Р = 1- а) и числу степеней свободы
fi = M - N - l и f 2 = К - 1, то модель признается адекватной. В противном
случае модель оказывается неадекватной. Поэтому следует либо умень­
шить диапазон используемых при построении модели значений факторов,
либо усложнить модель исследуемого объекта.
95