5.3. Доверительные интервалы для отклика
В предшествующем параграфе мы рассмотрели задачу предсказания для заданного значения значения поверхности
Подобранные (эмпирические) регрессии используются для двух типов предсказания [Box (1966)]. (1) Для предсказания будущих значений отклика при пассивном наблюдении значений регрессоров Мы предполагаем при этом отсутствие какого бы то ни было вмешательства в систему, так что предложенная модель регрессии остается в силе и при последующих наблюдениях. (2) Для выяснения того, каким образом те или иные умышленные изменения значений регрессоров влияют на значения В этом случае цель состоит в реальной модификации системы для получения лучшего значения отклика У. Необходимость различения этих двух ситуаций подтверждается следующим примером, заимствованным с некоторыми изменениями из книги Box (1966).
Обнаружено, что при некотором химическом процессе нежелательное пенообразование может быть уменьшено путем увеличения давления В то же время известно, что производительность не связана непосредственно с изменением давления. Стандартная процедура управления процессом состоит при этом в увеличений давления при появлении пены. Предположим, однако, что действительной причиной пенообразования является наличие некоторой не вызывающей подозрения примеси и что (это не известно экспериментатору) возрастание концентрации этой примеси приводит к увеличению пенообразования и уменьшению Если переменные положительно коррелированы, так что увеличение давления приводит к увеличению количества примеси, то хотя величина и не определяется непосредственно изменениями тем не менее между имеется паразитная отрицательная корреляция, обусловленная тем, что влияет и на и на , но в противоположных направлениях. Это означает, что существует значимая регрессия на и подобранную регрессию можно использовать для адекватного предсказания значений если, конечно, система продолжает и в будущем вести себя так же, как и при записи выполненных наблюдений. Однако эта регрессия не указывает на истинную причинную связь событий. Мы впадаем в ошибку, полагая что можем увеличить путем уменьшения