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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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chenying2006

新虫 (初入文坛)

[求助] 如何分析响应面结果

响应曲面回归:C18 与 不同提取剂, 温度, 时间

分析是使用已编码单位进行的。

C18 的估计回归系数

项                         系数  系数标准误        T      P
常量                    5.06000     0.03324  152.219  0.000
不同提取剂             -0.16125     0.02036   -7.921  0.001
温度                   -0.12750     0.02036   -6.263  0.002
时间                   -0.07375     0.02036   -3.623  0.015
不同提取剂*不同提取剂  -0.26625     0.02996   -8.886  0.000
温度*温度              -0.38375     0.02996  -12.807  0.000
时间*时间              -0.31125     0.02996  -10.388  0.000
不同提取剂*温度        -0.16500     0.02879   -5.732  0.002
不同提取剂*时间         0.13750     0.02879    4.776  0.005
温度*时间               0.05500     0.02879    1.911  0.114


S = 0.0575760  PRESS = 0.1222
R-Sq = 98.97%  R-Sq(预测) = 92.40%  R-Sq(调整) = 97.11%


C18 的方差分析

来源                       自由度   Seq SS   Adj SS    Adj MS       F      P
回归                            9  1.59192  1.59192  0.176880   53.36  0.000
  线性                          3  0.38158  0.38158  0.127192   38.37  0.001
    不同提取剂                  1  0.20801  0.20801  0.208013   62.75  0.001
    温度                        1  0.13005  0.13005  0.130050   39.23  0.002
    时间                        1  0.04351  0.04351  0.043512   13.13  0.015
  平方                          3  1.01372  1.01372  0.337906  101.93  0.000
    不同提取剂*不同提取剂       1  0.17516  0.26174  0.261744   78.96  0.000
    温度*温度                   1  0.48086  0.54374  0.543744  164.03  0.000
    时间*时间                   1  0.35770  0.35770  0.357698  107.90  0.000
  交互作用                      3  0.19662  0.19662  0.065542   19.77  0.003
    不同提取剂*温度             1  0.10890  0.10890  0.108900   32.85  0.002
    不同提取剂*时间             1  0.07563  0.07563  0.075625   22.81  0.005
    温度*时间                   1  0.01210  0.01210  0.012100    3.65  0.114
残差误差                        5  0.01657  0.01657  0.003315
  失拟                          3  0.00618  0.00618  0.002058    0.40  0.773  纯误差                        2  0.01040  0.01040  0.005200
合计                           14  1.60849
     根据响应面box-behnken设计试验后得到的数据分析的结果为上面,请问这个结果是不是说明优化试验有效,还有如交互作用显著而两两比较不显著是否优化有效,交互作用不显著,而两两比较有一个显著优化是否有效,
     估计回归系数,分析使用未编码单位的数据和使用已编码单位的数据结果不同,转换为回归方程时采用哪个系数?
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我可以再傻一次,也是我人生中最后的一次
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hsd3521

主管区长 (知名作家)

火星驻地球联络处主任科员

优秀区长优秀版主优秀版主

【答案】应助回帖

树树8013: 食品EPI+1, 食品EPI一枚。谢谢hsd细心解答。请继续关注相关问题。 2012-06-18 08:38:17
引用回帖:
5楼: Originally posted by chenying2006 at 2012-06-17 21:23:47
还想请教您一下,拟合有效是不是代表我设的三因素三水平中三个“0”水平是我试验的实际最优值?如何得到理论最优值?谢谢!...

拟合有效 不代表0水平是实际最优值
最优值需要最优化求解 一般软件都有这个选项
查看拟合方程的报告 会告诉你理论最优值
太胖了!~
7楼2012-06-18 08:12:06
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普通回帖

留级生2005

铁杆木虫 (著名写手)

关注,学习
2楼2012-06-16 22:10:19
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hsd3521

主管区长 (知名作家)

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优秀区长优秀版主优秀版主

【答案】应助回帖


感谢参与,应助指数 +1
chenying2006: 金币+1, ★★★很有帮助, 谢谢!判断模型显著是因为回归显著?还是由其它因素决定的? 2012-06-17 21:13:50
模型显著,失拟不显著,相关系数较高,说明拟合有效
一次性项差异显著(P<0.05),平方项均差异显著(p<0.05),交互项中的温度和时间差异不显著P>0.05
对于方程,如果需要代入真实值计算的话写未编码值方程,如果为了发文章体面的话,可以写编码值方程,因为编码值方程的系数规整些
个人意见,抛砖引玉

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太胖了!~
3楼2012-06-17 17:42:09
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chenying2006

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
3楼: Originally posted by hsd3521 at 2012-06-17 17:42:09
模型显著,失拟不显著,相关系数较高,说明拟合有效
一次性项差异显著(P<0.05),平方项均差异显著(p<0.05),交互项中的温度和时间差异不显著P>0.05
对于方程,如果需要代入真实值计算的话写未编码值方程 ...

谢谢 !请问判断模型显著是因为回归显著?还是由其它因素决定的?
我可以再傻一次,也是我人生中最后的一次
4楼2012-06-17 21:16:08
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chenying2006

新虫 (初入文坛)

引用回帖:
3楼: Originally posted by hsd3521 at 2012-06-17 17:42:09
模型显著,失拟不显著,相关系数较高,说明拟合有效
一次性项差异显著(P<0.05),平方项均差异显著(p<0.05),交互项中的温度和时间差异不显著P>0.05
对于方程,如果需要代入真实值计算的话写未编码值方程 ...

还想请教您一下,拟合有效是不是代表我设的三因素三水平中三个“0”水平是我试验的实际最优值?如何得到理论最优值?谢谢!
我可以再傻一次,也是我人生中最后的一次
5楼2012-06-17 21:23:47
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hsd3521

主管区长 (知名作家)

火星驻地球联络处主任科员

优秀区长优秀版主优秀版主

引用回帖:
4楼: Originally posted by chenying2006 at 2012-06-17 21:16:08
谢谢 !请问判断模型显著是因为回归显著?还是由其它因素决定的?...

模型显著是因为回归显著
加之失拟不显著
说明拟合有效
太胖了!~
6楼2012-06-18 08:10:56
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陈大饼1992

铁虫 (小有名气)

送红花一朵
引用回帖:
3楼: Originally posted by hsd3521 at 2012-06-17 17:42:09
模型显著,失拟不显著,相关系数较高,说明拟合有效
一次性项差异显著(P<0.05),平方项均差异显著(p<0.05),交互项中的温度和时间差异不显著P>0.05
对于方程,如果需要代入真实值计算的话写未编码值方程,如果为了 ...

你好,请问一下,我的design-expert分析里面,交互作用都不显著,大于0.1了都,可是响应面等高线也仍然有完整椭圆,请问是怎么回事?那我的响应面还有意义吗? 感觉加上3D图,文章看起来高级一些,但是又怕出错
8楼2017-06-28 19:54:48
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