Appunti + domande esame di Statistica per la sperimentazione e le previsioni in ambito tecnologico

Omnidimensionalità

Stima di un modello del 2^o ordine:

ŷ = b₀ + ∑b_ix_i + ∑b_jx_j² + ∑b_ijx_ix_j

• b₀ = Intercetta
• b = Sono le stime del Coeff. corrispondente
• i = Effetti lineari
• j = k effetti quadratici
• Stima interazioni 1^o ordine

In forma matriciale: ŷ = b₀ + x̄ᵀb + x̄ᵀBx̄

Dove ß = matrice elementi del 2^o ordine

Polinomio caratteristico: λ_i = 1, ..., w_i

Effettuando la diagonalizzazione della matrice B, l'ausilio dei polinomi caratteristici per arrivare a una matrice di autovalori, dà luogo all'Analisi Canonica.

Includiamo a determinare una matrice λ o autovalori di tutti quanto domo le variabili xᵢ, per ciascuno di questi avrò un corrispondente autovettore w_i.

L'Analisi Canonica permette di ottimizzare il modello su superficie non con eso Studio di funzione ma tramite il polinomio caratteristico.

Nel momento in cui uso l'Analisi Canonica, le stima degli autovalori di modo primario mi permette di aiutare a considerare nel studiare a valutare guadie la relazion con certi ciascuna variabile, è sempre peša per valutare l'8^o andamento dell'analisi.

È vantaggiosa quando ho una sola variabile di risposta. I Critical Values sono i valori delle variabili dipendenti che mi permettono di determinare quali.

Nel modello di 2^o ordine potrei aiutare a considerare una forma di funzione obiettivo che vada ad ottimizzare questa specifica stima in relazione a quelle caratteristiche per la qualità - affidabilità sei.

Dual Response Approach = Approccio di risposta duale con l'approccio di risposta quadratica

Nel 1^o ordine per trovare l'ottimo si usa Street Ascent/Descent e stimmazioni.

Nel 2^o ordine è simmetrazione, considero quale scegliere che fanno e calcolare stricke per la qualità di un prodotto.

Nel momento in cui l'analisi canonica fallisce a "punti discontinui" se si va a si puó ricercare il "punto di scivolata" tramite la ROGDE ANALYSIS.

Questo approccio si divide in 4 grandi categorie praticamente in quasi tutte le aree occidentali la piú diffusa é l'area giapponese odierno.

- I means devo ottimizzare per sigma ridotta- I chrch utilizzo la risposta ottimo codice- I chrch product standard errore -> scelgo la- Di codice perfetto.

Vanno a vedere Variabili Indipendenti

La RIDGE ANALYSIS serve non per muovere ottimoesclusivamente per una successione di passaggidevo regolare il valore dei max e min.

Con nota a quota di b con s minimaimporro che ottimo sia come questaR2 che

RIDGE ANALYSIS é un metodo esplicativo

y = b0* + b1 x1 + b2 x2somma gal delle vincenzo