minitab正交分析、響應(yīng)分析-文庫吧
2025-06-10 07:12 本頁面
【正文】 轉(zhuǎn)換時間*保溫時間 S = PRESS = RSq = % RSq（預(yù)測） = % RSq（調(diào)整） = %強度 的方差分析（已編碼單位）來源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P主效應(yīng) 4 2因子交互作用 6 殘差誤差 8 彎曲 1 失擬 5 純誤差 2 合計 18 強度 的估計系數(shù)（使用未編碼單位的數(shù)據(jù)）項 系數(shù)常量 加熱溫度 加熱時間 轉(zhuǎn)換時間 保溫時間 加熱溫度*加熱時間 加熱溫度*轉(zhuǎn)換時間 加熱溫度*保溫時間 加熱時間*轉(zhuǎn)換時間 加熱時間*保溫時間 轉(zhuǎn)換時間*保溫時間 結(jié)果分析：分析要點一：分析評估回歸的顯著性。包含三點：（1）看方差分析表中的總效果。方差分析表中，拒絕原假設(shè)，認為回歸總效果是顯著的。（2）看方差分析表中的失擬現(xiàn)象。方差分析表中，無法拒絕原假設(shè)，認為回歸方程并沒有因為漏掉高階交互作用項而產(chǎn)生失擬現(xiàn)象。（3）看方差分析表中的彎曲項。方差分析表中，表明無法拒絕原假設(shè)，說明本模型中沒有彎曲現(xiàn)象。分析要點二：分析評估回歸的總效果（1）兩個確定系數(shù)RSq與RSq（調(diào)整），計算結(jié)果顯示，%%，二者的差距比較大，說明模型還有待改進的余地。（2）對于預(yù)測結(jié)果的整體估計。計算結(jié)果顯示RSq和RSq（預(yù)測）%%，二者差距比較大；，PRESS 為 ，兩者差距也比較大；說明在本例中，如果使用現(xiàn)在的模型，則有較多的點與模型差距較大，模型應(yīng)該進一步改進。分析要點三：分析評估各項效應(yīng)的顯著性。計算結(jié)果顯示，4個主效應(yīng)中，加熱溫度、加熱時間和保溫時間是顯著的，只有轉(zhuǎn)換時間不顯著；6個2因子水平交互效應(yīng)中，只有加熱時間*保溫時間是顯著的。說明本例中還有不顯著的自變量和2因子交互作用，改進模型時應(yīng)該將這些主效應(yīng)和交互作用刪除。對于各項效應(yīng)的顯著性，計算機還輸出了一些輔助圖形來幫助我們判斷和理解有關(guān)結(jié)論。Pareto圖是將各效應(yīng)的t檢驗的t值的絕對值作為縱坐標，按照絕對值的大小排列起來，根據(jù)選定的顯著性水平，給出t值的臨界值，絕對值超過臨界值的效應(yīng)將被選中，說明這些效應(yīng)是顯著的。從圖中可以看到，加熱溫度、加熱時間、保溫時間以及加熱時間*保溫時間是顯著的。正態(tài)效應(yīng)圖，凡是因子效應(yīng)離直線不遠者，就表明這些效應(yīng)是不顯著的；反之，則是顯著的。從圖中可以看到，加熱溫度、加熱時間、保溫時間以及加熱時間*保溫時間是顯著的。步驟3：殘差診斷 殘差診斷的主要目的是基于殘差的狀況來診斷模型是否與數(shù)據(jù)擬合得比較好。如果數(shù)據(jù)和模型擬合得比較好，則殘差應(yīng)該是正常的。殘差分析包括四個步驟： （1）在“四合一”圖的右下角圖中，觀察殘差對于以觀測值順序為橫軸的散點圖，重點考察此散點圖中，各點是否隨機地在水平軸上下無規(guī)則的波動著。（2）在“四合一”圖的右上角圖中，觀察殘差對于以響應(yīng)變量擬合預(yù)測值為橫軸的散點圖，重點考察此散點圖中，殘差是否保持等方差性，即是否有“漏斗型”或“喇叭型”。（3）在“四合一”圖的左上角正態(tài)概率圖（或右下角的直方圖）中，觀察殘差的正態(tài)檢驗圖，看殘差是否服從正態(tài)分布。（4）觀察殘差對于以各自變量為橫軸的散點圖，重點觀察此散點圖中是否有彎曲趨勢。 從上面這些圖可以看到，這些圖形都顯示殘差是正常的。步驟4：判斷模型是否需要改進 這一步需要綜合前面的分析：包括殘差診斷和顯著性分析。從上面的分析我們得知，在模型中包含不顯著項，應(yīng)該予以刪除，所以需要建立新的模型。選擇[統(tǒng)計]=[DOE]=[因子]=[分析因子設(shè)計]，打開分析因子設(shè)計對話框。主要是修改“項”選項中的設(shè)置，在選取的項中將加熱溫度、加熱時間和保溫時間保留，其他項皆刪去，操作中的其余各項都保持不變。單節(jié)確定。結(jié)果如下：擬合因子: 強度 與 加熱溫度, 加熱時間, 保溫時間 強度 的估計效應(yīng)和系數(shù)（已編碼單位） 系數(shù)標項 效應(yīng) 系數(shù) 準誤 T P常量 加熱溫度 加熱時間 保溫時間 加熱時間*保溫時間 Ct Pt S = PRESS = RSq = % RSq（預(yù)測） = % RSq（調(diào)整） = %強度 的方差分析（已編碼單位）來源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P主效應(yīng) 3 2因子交互作用 1 彎曲 1 殘差誤差 13 失擬 3 純誤差 10 合計 18 強度 的估計系數(shù)（使用未編碼單位的數(shù)據(jù)）項 系數(shù)常量 加熱溫度 加熱時間 保溫時間 加熱時間*保溫時間 Ct Pt 結(jié)果分析：從方差分析表中可以看到，應(yīng)該拒絕原假設(shè)，認為本，本模型總的來說是有效的；，都大于顯著性水平，不應(yīng)拒絕原假設(shè)，說明本模型刪除了很多項之后，并沒有造成失擬的現(xiàn)象。再看刪減后的模型是否比原來的有所改進。從上述表中，可以看到，由于模型的項數(shù)減少了6項，RSq通常都會有微小的降低（），但關(guān)鍵還是要看調(diào)整的RSq（調(diào)整）是否有所提高，本例中，可見刪除不顯著的效應(yīng)之后，回歸的效果明顯好了；，再次證明刪除不明顯的主效應(yīng)和交互效應(yīng)后，回歸的結(jié)果更好了。步驟5：對選定的模型進行分析解釋經(jīng)過前三步的多次反復(fù)以后，我們可以獲得一個滿意的回歸方程：對選定的模型進行分析，主要是在擬合選定模型后輸出更多的圖形和信息，并做出有意義的解釋。主要包括下面四個方面：（1）再次進行
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