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响应面显著性分析结果如下： Sum of Mean F p-value Source Squares df Square Value Prob > F Model 791.13 6 131.86 4.01 0.0262 significant A-P 194.37 1 194.37 5.91 0.0353 B-t 93.57 1 93.57 2.85 0.1224 C-C 134.10 1 134.10 4.08 0.0710 AB 170.56 1 170.56 5.19 0.0459 AC 146.98 1 146.98 4.47 0.0606 BC 51.55 1 51.55 1.57 0.2389 Residual 328.64 10 32.86 Lack of Fit 247.33 6 41.22 2.03 0.2573 not significant Pure Error 81.31 4 20.33 Cor Total 1119.77 16 The Model F-value of 4.01 implies the model is significant. There is only a 2.62% 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 A, AB 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. The "Lack of Fit F-value" of 2.03 implies the Lack of Fit is not significant relative to the pure error. There is a 25.73% chance that a "Lack of Fit F-value" this large could occur due to noise. Non-significant lack of fit is good -- we want the model to fit. 模型显著，失拟不显著，A、AB显著，其余项不显著，那回归方程还是显著吗？模型有没有问题？谢谢！ |
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