Уже такая примитивная статистическая обработка данных эксперимента позволяет сделать ряд важных выводов:

· сравнительно малые значения рассеяния данных по дням недели и по категориям магазинов в какой то мере вселяют надежду на правильный выбор плана эксперимента;

· разброс значений по стратегиям на этом фоне, скорее всего свидетельствует о большей зависимости дневной выручки от стратегии, чем от дней недели или категории магазина;

· заметное отличие средних по 1-й и 3-й стратегиям от средних по 2-й и 4-й, может быть основой для принятия решения — искать наилучшую стратегию, выбирая между 1-й и 3-й.

В этом — прямой практический результат использования рандомизированного плана, построения латинского квадрата.

Но это далеко не все. Теория планирования эксперимента дает, кроме способов построения планов с учетом возможных влияний на интересующую нас величину других факторов, еще и особые методы обработки полученных экспериментальных данных.

Самая суть этих методов может быть представлена так.

Пусть Wis

есть выручка в i-

м магазине при применении к нему s

-й стратегии управления. Предполагается рассматривать эту выручку в виде суммы составляющих

Wis = W0 +

D

s

+

e

i;

{3-25}

где:

·

W0

определяет среднюю выручку для всех магазинов при условии применения к каждому из них всех

стратегий по очереди с соблюдением постоянными всех других условий, влияющих на выручку;

· W0

+

D

s

есть средняя выручка при применении ко всем магазинам s

-й стратегии;

·

e

i

рассматривается как "ошибка измерения" — случайная величина с нулевым математическим ожиданием и нормальным законом распределения.

Несмотря на явную нереальность соблюдения постоянными внешних влияющих факторов, мы можем получить оценку каждого из слагаемых Wis

и искать оптимальную стратегию через прибавку от ее применения D

s

с учетом ошибки наблюдения. Можно считать доказанной "нормальность" распределения величины e

i

и использовать "правило трех сигм" при принятии решений по итогам эксперимента.