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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 食品 » 实验室分析、仪器 » 如何分析响应面结果
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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
1楼 2012-06-15 20:46:08
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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！
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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

【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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陈大饼1992
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？
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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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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
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太胖了！~
6楼2012-06-18 08:10:56
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