ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 28 № 1 2026 74 ТЕХНОЛОГИЯ ваний для отклонения предположения о нормальном законе распределения рассматриваемых параметров. Проверка нормальности распределения с использованием критерия Андерсона – Дарлинга показала, что статистика для обеих выборок оказалась ниже критического значения: А2(Rsk) = 0,27 < 0,73 и А2(Rku) = 0,16 < 0,73. Это означает, что нет оснований отвергать нулевую гипотезу о соответствии распределения нормальному закону. Результаты проверки гипотез для параметров Rsk и Rku свидетельствуют об отсутствии оснований для отклонения предположения о нормальном законе распределения, что обеспечивает методическую валидность последующего анализа. Установленное соответствие распределения высот нормальной модели позволяет корректно использовать параметры формы в составе регрессионных зависимостей. На следующем этапе исследования была проведена оценка мультиколлинеарности факторов, включающих в себя технологические параметры подачи, угла и диаметра, с целью исключения линейной зависимости между предикторами и обеспечения устойчивости оценок коэффициентов. Если значение VIF превышает 10, то фиксируется высокая мультиколлинеарность. Усредненные значения VIF для fz, γ и D приблизительно равны единице, что свидетельствует об их независимости и отсутствии критической взаимосвязи. Таким образом, указанные факторы могут быть одновременно включены в регрессионные модели без риска искажения коэффициентов. При этом целесообразно использовать все три предиктора Рис. 2. Распределение параметров Rsk и Rku с гистограммами числа наблюдений Fig. 2. Distribution of the Rsk and Rku parameters with frequency histograms для моделей, а выбор откликов (Rz, Rku, Rsk) будет определять их специфику. После алгебраического развертывания в исходных переменных получим следующие модели: Rz = –3,0975 + 37,1750fz + 0,0228γ + + 0,1800D – 0,2775fzγ – 2,1667fzD – – 0,0013γD + 0,0167fzγD; Rsk = 1,1671 – 1,4562fz – 0,0346γ – 0,0283D + + 0,0849fzγ + 0,0968fzD + + 0,0027γD – 0,0076fzγD; Rku = 4,2348 – 3,5884fz – 0,0392γ – – 0,1822D + 0,0515fzγ + 0,2972fzD + + 0,0035γD – 0,0041fzγD. Для модели Rku: MAE = 0,1159 и RMSE = = 0,1300. Упростим модель, исключив слабые взаимодействия. Тогда Rku = 3,4087 – 2,8967fz – 0,0055γ – 0,0942D + + 0,0067fzγ + 0,2422fzD. Здесь значения абсолютной ошибки между предсказанными и фактическими значениями MAE = 0,1159 и RMSE = 0,1303. Упрощенная регрессионная модель демонстрирует сопоставимые значения метрик качества по сравнению с полной, при этом обладает меньшей структурной сложностью и более высокой интерпретируемостью коэффициентов. Для оценки согласованности трех регрессионных моделей и анализа взаимосвязи ошибок
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1