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关于均匀设计实验数据的回归模型
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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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2015-09-10 13:51:47, 30.5 K
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6楼2015-09-14 15:05:20
feixiaolin
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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 |
2楼2015-09-10 20:31:38
feixiaolin
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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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| 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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