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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 数学 » 概率论与统计 » 关于均匀设计实验数据的回归模型
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feeling813

铁虫 (初入文坛)

[求助] 关于均匀设计实验数据的回归模型

求助大神，我做了一个5因素10水平的均匀设计实验，选的设计表是U10*（10^8），然后得到了10组实验结果，想对其进行二次项回归模拟得到其关系式，并求其函数最值，但是用全部二次项、纯二次项、纯交叉项拟合都得不到理想的模型，是不是因为实验次数太少了，但是实验不能再补做或重做了，数据应该怎么处理，急求方法！！！谢谢！！！详细数据见附件。
另外用了的软件是SPSS、EXEL、MATLAB，其中，SPSS将二次项算好后，使用多元线性回归，能得到回归系数，但是F值等指标没有，无法进行判定；EXCEL中得不出相应的指标和回归系数，显示#REF；MATLAB里使用多元二项式回归，结果直接显示insufficient data。逐步回归分析也试了，也存在各种问题。
数据不够处理不了的话为什么均匀设计表里提供这种因素水平的组合呐？反正就是处理了两三天了，得不出结果，急求！！！
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  • 附件 1 : 均匀设计5因素10水平.xls
    • 2015-09-10 13:51:47, 30.5 K

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YOUAREINFINITE!
1楼 2015-09-10 13:51:53
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feeling813

铁虫 (初入文坛)
送红花一朵
引用回帖:
4楼: Originally posted by summers1985 at 2015-09-10 23:31:04
不是数据不够，而是设计错误。 筛选建模显示 你所有因子P均无显著性。只能重做。

谢谢回复
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YOUAREINFINITE!
5楼2015-09-14 14:56:45
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主
Parameters  p(1:20);

Variable x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, y;

Function  y=p1*x1+p2*x2+p3*x3+ p4*x4+p5*x5+p6*x6+ p7*x7+p8*x8+p9*x9+ p10*x10+p11*x11+p12*x12 +p20;
data;
0.9        0.25        0.4                        0.7875        1.26        1.96875                                0.1        0.15625        0.25                0.81        0.0625        0.16                11.08
1.2        0.2        0.75                        0.66        2.475        1.8975                                0.15        0.115        0.43125                1.44        0.04        0.5625                10.96
1.5        0.05        0.3                        0.1725        1.035        1.81125                                0.015        0.02625        0.1575                2.25        0.0025        0.09                11.98
0.7        0.3        0.7                        1.08        2.52        1.71                                0.21        0.1425        0.3325                0.49        0.09        0.49                10.12
1        0.25        0.2                        0.9375        0.75        1.59375                                0.05        0.10625        0.085                1        0.0625        0.04                11.72
1.3        0.1        0.65                        0.39        2.535        2.535                                0.065        0.065        0.4225                1.69        0.01        0.4225                10.3
1.6        0.05        0.1                        0.2025        0.405        2.43                                0.005        0.03        0.06                2.56        0.0025        0.01                11.08
0.8        0.3        0.6                        1.26        2.52        2.31                                0.18        0.165        0.33                0.64        0.09        0.36                9.46
1.1        0.2        0.05                        0.87        0.2175        2.175                                0.01        0.1        0.025                1.21        0.04        0.0025                11.04
1.4        0.1        0.5                        0.45        2.25        2.025                                0.05        0.045        0.225                1.96        0.01        0.25                11.56

残差平方和(SSE): 2.36552679225695E-11
相关系数(R): 0.999999999997882
相关系数之平方(R^2): 0.999999999995764
决定系数(DC): 0.999999999995616
卡方系数(Chi-Square): 1.07474017846853E-12
F统计(F-Statistic): 1888796698233.89

参数        最佳估算
----------        -------------
p1                 2.99364013606277
p2                 10.2252139969268
p3                 6.82043552802022
p4                 -0.0445488059497244
p5                 -0.156513493259544
p6                 -2.0340715298621
p7                 -3.99977594475419
p8                 0.352626989670321
p9                 -4.43437896256872
p10                -0.226224992355797
p11                -19.7132144765519
p12                -3.55375755042762
p20                10.2182690022821
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2楼2015-09-10 20:31:38
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feixiaolin

荣誉版主 (文坛精英)

优秀版主
Parameters  p(1:20);

Variable x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, y;

Function  y=p1*x1+p2*x2+p3*x3 +p4*x4+p5*x5+p6*x6  +p7*x7+p8*x8+p9*x9+p20;
data;
0.9        0.25        0.4                0.81        0.0625        0.16                0.1        0.15625        0.25                        11.08
1.2        0.2        0.75                1.44        0.04        0.5625                0.15        0.115        0.43125                        10.96
1.5        0.05        0.3                2.25        0.0025        0.09                0.015        0.02625        0.1575                        11.98
0.7        0.3        0.7                0.49        0.09        0.49                0.21        0.1425        0.3325                        10.12
1        0.25        0.2                1        0.0625        0.04                0.05        0.10625        0.085                        11.72
1.3        0.1        0.65                1.69        0.01        0.4225                0.065        0.065        0.4225                        10.3
1.6        0.05        0.1                2.56        0.0025        0.01                0.005        0.03        0.06                        11.08
0.8        0.3        0.6                0.64        0.09        0.36                0.18        0.165        0.33                        9.46
1.1        0.2        0.05                1.21        0.04        0.0025                0.01        0.1        0.025                        11.04
1.4        0.1        0.5                1.96        0.01        0.25                0.05        0.045        0.225                        11.56
优化算法: 最大继承法
计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 3.75607761720232E-6
残差平方和(SSE): 1.41081190664483E-10
相关系数(R): 0.999999999987815
相关系数之平方(R^2): 0.999999999975629
决定系数(DC): 0.999999999973852
卡方系数(Chi-Square): 6.39180833742471E-12
F统计(F-Statistic): 328262664620.485

参数        最佳估算
----------        -------------
p1                 34.5241758314906
p2                 82.2337529696249
p3                 -20.0155951991896
p4                 -18.859161289963
p5                 -339.013841872893
p6                 -37.1377108645975
p7                 170.371066508511
p8                 -126.05164985567
p9                 32.1338355782449
p20                4.14583492068961
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feeling813
3楼2015-09-10 21:20:36
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summers1985

木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
feeling813(feixiaolin代发): 金币+10 2015-09-11 05:58:37
不是数据不够，而是设计错误。 筛选建模显示 你所有因子P均无显著性。只能重做。
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feeling813
存在X总是开玩笑。
4楼2015-09-10 23:31:04
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