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ansrang木虫 (小有名气)
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审稿人质疑响应面回归系数低
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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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5楼2013-02-27 20:05:08
8楼2013-02-28 09:38:16
【答案】应助回帖
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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。。。 |
11楼2013-02-28 12:53:19
醋人
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2楼2013-02-27 18:32:53
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3楼2013-02-27 18:35:56
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4楼2013-02-27 19:12:16
ansrang
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6楼2013-02-27 20:43:52
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7楼2013-02-27 23:31:31
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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 |
9楼2013-02-28 11:26:02
ansrang
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