9
член функции отклика, т. е. член, не зависящий от значений факторов). При неаддитивном дрейфе поверхность отклика во времени деформируется. Цель планирования в условиях аддитивного дрейфа исключить влияние дрейфа на оценки эффектов факторов. При дискретном дрейфе это удается сделать путем разбиения эксперимента на блоки. При непрерывном дрейфе используют планы эксперимента, ортогональные к дрейфу, описываемому степенной функцией известного вида.
В задачах экспериментальной оптимизации в условиях дрейфа функции отклика применяют методы адаптационной оптимизации, к которым относятся метод эволюционного планирования и последовательный симплексный метод.
К термину «Модель регрессионного анализа» (п. 28)
Модель регрессионного анализа выражается соотношением
,
где 
- случайная ошибка. Для некоторого и-го наблюдения имеем
,
Наиболее простые предположения о случайных величинах εи состоят в том, что их математические ожидания равны нулю
E{εи}=0,
дисперсии постоянны
,
а ковариации равны нулю
E{εи εv}=0, и?v.
Последние условия соответствуют равноточности и некоррелированности наблюдений.
К термину «Модель регрессионного анализа, линейная по параметрам» (п. 29)
Линейная по параметрам модель регрессионного анализа представима в форме
где β1 - параметры модели, i = l, 2, . . . , т;
- известные базисные функции переменных 
(факторов), не зависящие от параметров модели.
Линейная модель может быть записана более лаконично
или
где 
-вектор-строка базисных функций (базисная вектор-функция)
,
β - вектор параметров модели