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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 学术交流区 » 论文投稿 » 交流 » 审稿人质疑响应面回归系数低
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ansrang

木虫 (小有名气)

[求助] 审稿人质疑响应面回归系数低

优化培养基实验，先用PBD从8个因素中选出3个显著影响的因素，然后用CCD优化这三个因素，二元方程回归后R2为0.75，审稿人说这个值太低了，问是否可以删掉几个非显著的因素，令R2高上去。
我后来查了些文献，我们这个值确实有些低，别人一般都是0.9以上。但是否能如审稿人说的那样删掉几个变量？好像文献中也没有这么做过的。
大家遇到过这种情况吗？都是怎么处理的？
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实验设计与分析 Design Expert

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1楼2013-02-27 18:25:47
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回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

泡泡沫沫_ww

铜虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
你的因素都是显著的么，交叉作用项也都是显著的么，如果这样的话，你可能miss掉了其他比较重要的因素。如果你的模型里有不显著项，那可以利用逐步回归去掉一些，提高R2
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5楼2013-02-27 20:05:08
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泡泡沫沫_ww

铜虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

引用回帖:
6楼: Originally posted by ansrang at 2013-02-27 20:43:52
我的实验中有三个因素A，B，C，用二次方程拟合后算上交叉作用共有9项：A，B，C，AB，BC，AC，A2，B2，C2。我将这9项中不显著的删除了，可R2却更低了。
我又换三次方程拟合，这次R2可以提高到0.97，可是这样一来我 ...

你是用逐步回归法删除的不显著项么？按道理应该R2会上去的啊。利用逐步回归（stepwise）简化响应面方程在有关RSM文献里很多的。
你的R2较低，方差分析的其它统计量也可能不太理想，比如失拟检验显著，残差平方和较大等等。
如果逐步回归后的R2还是达不到0.9，可能需要重新考虑你的实验因素，可能你漏掉了其他重要的因素。
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8楼2013-02-28 09:38:16
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泡泡沫沫_ww

铜虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

引用回帖:
10楼: Originally posted by ansrang at 2013-02-28 11:28:41
可以讲得再详细些吗？我用的是design expert，得到这样的结果。可否告诉我需要删掉那个变量么？
另外还有个疑问：删掉任何变量，我的响应面方程不就改变了吗？那样求得最大值处的A，B，C值不也相应的变了么？

未 ...

我没怎么用过Expert Designer. 不过你这个应该是默认最小二乘法得到的参数估计值，在构建模型时可以选的，要选逐步回归法。你要研究一下你的软件，或者你可以用JMP软件试一下。你的统计结果分析里（第二个图）也说了如果有很多不显著项，要尝试做model reduction。
另外，很多主要因素都不显著呀，在简化后的模型里都没有的，最优条件必然会变，很可能你的C本身不起作用，交互作用也不起作用。
你在实验设计中可能因素考虑的不够，或者因素水平范围选择不太恰当，导致模型拟合的不是很好。换句话说，可能预实验做少了。。。。
不管怎么说，先试试逐步回归，不行的话要考虑实验的问题了。祝你好运。。。
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11楼2013-02-28 12:53:19
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醋人

至尊木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
你得说明为什么删，什么样的误差。。。。。。要不就完了
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精专业、强意志、壮身体
2楼2013-02-27 18:32:53
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普通回帖

LT_FU

铁杆木虫 (著名写手)
最好按照审稿人的意见，删除几个非显著的因素；不过要对审稿人讲明基于什么样的合理考虑（也就是什么原因使得显著性降低，而这些原因是否对对实验和结果有什么本质的或者其他影响）最后删除了这几个因素。
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3楼2013-02-27 18:35:56
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

优秀区长优秀区长优秀区长优秀区长优秀版主

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
R2低可能原因：
1.因素取得太少，被排除的次要因素可能不是那么次要
2.响应面模型不好
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4楼2013-02-27 19:12:16
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ansrang

木虫 (小有名气)
引用回帖:
5楼: Originally posted by 泡泡沫沫_ww at 2013-02-27 20:05:08
你的因素都是显著的么，交叉作用项也都是显著的么，如果这样的话，你可能miss掉了其他比较重要的因素。如果你的模型里有不显著项，那可以利用逐步回归去掉一些，提高R2

我的实验中有三个因素A，B，C，用二次方程拟合后算上交叉作用共有9项：A，B，C，AB，BC，AC，A2，B2，C2。我将这9项中不显著的删除了，可R2却更低了。
我又换三次方程拟合，这次R2可以提高到0.97，可是这样一来我优化出的最佳条件就完全变了，还得重新做一次实验验证预测值。
还有没有其他好办法？
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6楼2013-02-27 20:43:52
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啸天犬

至尊木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
要是删你必须解释清楚为什么，删了之后会不会有影响。
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天下兴亡，我的责任！
7楼2013-02-27 23:31:31
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ansrang

木虫 (小有名气)
可以讲得再详细些吗？我用的是design expert，得到这样的结果。可否告诉我需要删掉那个变量么？
另外还有个疑问：删掉任何变量，我的响应面方程不就改变了吗？那样求得最大值处的A，B，C值不也相应的变了么？

                        Sum of                Mean        F        p-value
Source                Squares        df        Square        Value               Prob > F
Model                30687.60        9        3409.73        3.42               0.0345        significant
A                       843.76        1        843.76        0.85               0.3796
B                        4316.82        1        4316.82        4.32               0.0643
C                        1141.26        1        1141.26        1.14               0.3101
AB                     7662.60        1        7662.60        7.67               0.0198
AC                        140.70        1        140.70        0.14               0.7152
BC                        77.31        1        77.31        0.077       0.7865
A^2                        12012.63        1        12012.63        12.03       0.0060
B^2                        7436.59        1        7436.59        7.45               0.0212
C^2                        2802.74        1        2802.74        2.81               0.1248
Residual                9984.03        10        998.40
Lack of Fit                9984.03        5        1996.81
Pure Error                0.000        5        0.000
Cor Total                40671.64        19
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9楼2013-02-28 11:26:02
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ansrang

木虫 (小有名气)
引用回帖:
8楼: Originally posted by 泡泡沫沫_ww at 2013-02-28 09:38:16
你是用逐步回归法删除的不显著项么？按道理应该R2会上去的啊。利用逐步回归（stepwise）简化响应面方程在有关RSM文献里很多的。
你的R2较低，方差分析的其它统计量也可能不太理想，比如失拟检验显著，残差平方和较 ...

可以讲得再详细些吗？我用的是design expert，得到这样的结果。可否告诉我需要删掉那个变量么？
另外还有个疑问：删掉任何变量，我的响应面方程不就改变了吗？那样求得最大值处的A，B，C值不也相应的变了么？

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10楼2013-02-28 11:28:41
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