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liliandxixi

新虫 (初入文坛)

[求助] 谁能教教我怎么对响应面的结果进行分析 已有7人参与

我的响应面做完了,但是其中的失拟项后面没有P值和F值,因此我就不能确定其的显著性,我想知道这是为什么,我已经做了2次了,望大家赐教。急啊~~~~~~
                                                                谢谢了
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liliandxixi

新虫 (初入文坛)

是的,模型中就是默认的没有P值和F值,但是只有失拟项和纯误差那两个项,别的都是有的,而且我的模型是显著的,是有意义,那么失拟项对于我来说,还有用没的啊,我看了很多的文献,说的是失拟项要不显著,这样模型的拟合性才好
3楼2012-12-05 22:27:09
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行板如歌

金虫 (小有名气)

感谢参与,应助指数 +1
hsd3521: 应助指数-1, 非有效应助 2012-12-03 21:04:37
模型是默认的么?
2楼2012-12-03 16:34:39
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liliandxixi

新虫 (初入文坛)

Use your mouse to right click on individual cells for definitions.
Response        1        浸提液中花青素质量浓度
        ANOVA for Response Surface Quadratic Model
Analysis of variance table [Partial sum of squares - Type III]
        Sum of                Mean        F        p-value
Source        Squares        df        Square        Value        Prob > F
Model        0.49        9        0.054        21.41        0.0003        significant
A-X1 时间        3.916E-003        1        3.916E-003        1.55        0.2530
B-X2 温度         0.028        1        0.028        11.17        0.0124
C-X3 料液比        0.027        1        0.027        10.85        0.0132
AB        0.088        1        0.088        34.95        0.0006
AC        7.832E-003        1        7.832E-003        3.10        0.1215
BC        0.011        1        0.011        4.16        0.0807
A^2        0.11        1        0.11        45.41        0.0003
B^2        0.12        1        0.12        48.21        0.0002
C^2        0.052        1        0.052        20.46        0.0027
Residual        0.018        7        2.524E-003
Lack of Fit        0.018        3        5.890E-003
Pure Error        0.000        4        0.000
Cor Total        0.50        16

The Model F-value of 21.41 implies the model is significant.  There is only
a 0.03% chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise.

Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant.  
In this case B, C, AB, A++2+-, B++2+-, C++2+- are significant model terms.  
Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant.  
If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy),  
model reduction may improve your model.

Std. Dev.        0.050        R-Squared        0.9649
Mean        5.50        Adj R-Squared        0.9199
C.V. %        0.91        Pred R-Squared        0.4391
PRESS        0.28        Adeq Precision        14.663

The "Pred R-Squared" of 0.4391 is not as close to the "Adj R-Squared" of 0.9199 as one might
normally expect.  This may indicate a large block effect or a possible problem with your model
and/or data.  Things to consider are model reduction, response tranformation, outliers, etc.

"Adeq Precision" measures the signal to noise ratio.  A ratio greater than 4 is desirable.  Your
ratio of 14.663 indicates an adequate signal.  This model can be used to navigate the design space.

Coefficient        Standard        95% CI        95% CI
Factor        Estimate        df        Error        Low        High        VIF
Intercept        5.71        1        0.022        5.65        5.76
A-X1 时间        0.022        1        0.018        -0.020        0.064        1.00
B-X2 温度         0.059        1        0.018        0.017        0.10        1.00
C-X3 料液比        0.059        1        0.018        0.016        0.10        1.00
AB        -0.15        1        0.025        -0.21        -0.089        1.00
AC        0.044        1        0.025        -0.015        0.10        1.00
BC        -0.051        1        0.025        -0.11        8.150E-003        1.00
A^2        -0.17        1        0.024        -0.22        -0.11        1.01
B^2        -0.17        1        0.024        -0.23        -0.11        1.01
C^2        -0.11        1        0.024        -0.17        -0.053        1.01



Final Equation in Terms of Coded Factors:

浸提液中花青素质量浓度         =
+5.71
+0.022         * A
+0.059         * B
+0.059         * C
-0.15         * A * B
+0.044         * A * C
-0.051         * B * C
-0.17         * A^2
-0.17         * B^2
-0.11         * C^2

Final Equation in Terms of Actual Factors:

浸提液中花青素质量浓度         =
-6.13650
+2.79225         * X1 时间
+0.52027         * X2 温度
+0.11635         * X3 料液比
-0.059400         * X1 时间 * X2 温度
+8.85000E-003         * X1 时间 * X3 料液比
-1.02500E-003         * X2 温度  * X3 料液比
-0.66000         * X1 时间^2
-6.80000E-003         * X2 温度 ^2
-1.10750E-003         * X3 料液比^2


The Diagnostics Case Statistics Report has been moved to the Diagnostics Node.
In the Diagnostics Node, Select Case Statistics from the View Menu.

Proceed to Diagnostic Plots (the next icon in progression).  Be sure to look at the:
   1) Normal probability plot of the studentized residuals to check for normality of residuals.
   2) Studentized residuals versus predicted values to check for constant error.
   3) Externally Studentized Residuals to look for outliers, i.e., influential values.
   4) Box-Cox plot for power transformations.

If all the model statistics and diagnostic plots are OK, finish up with the Model Graphs icon.
4楼2012-12-05 22:30:09
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liliandxixi

新虫 (初入文坛)

这个是我所有的结果,麻烦您帮我看看,谢谢了
5楼2012-12-05 22:31:39
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