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【正文】 求可以滿足 3個(gè)反應(yīng)變量 (Y Y Y3)結(jié)果條件的因子的最佳水準(zhǔn)。 Step Coded Level Uncoded Level 試驗(yàn)結(jié)果 (收率 ) A B A B 中心點(diǎn) 0 0 35 155 Δ 1 5 Δ 1 1 40 Δ 2 2 45 Δ 3 3 50 Δ 4 4 55 Δ 5 5 60 Δ 6 6 65 Δ 7 7 70 Δ 8 8 75 Δ 9 9 80 Δ10 10 85 Δ11 11 90 Δ12 12 95 Step由實(shí)驗(yàn)者配置 ， Step10時(shí) Y取最大值 ， 適用因子配置； 二次試驗(yàn)－－ (1) 因子配置設(shè)計(jì) ： 背景：通過最大傾斜法求 Y最大化的因子水平，通過追加實(shí)驗(yàn)，確認(rèn)是否最佳水準(zhǔn)的領(lǐng)域； 收率 (Yield) 時(shí)間 (80 , 90) 溫度 (171,181) 確認(rèn)哪個(gè)因子影響收率，利用中心點(diǎn)包括的 22配置法 二次試驗(yàn)－－ (2)統(tǒng)計(jì)性分析 ： 圖形－等值線圖 ： 對(duì)因子效果 ttest， 判斷與 Y有意因子 A, B 有意 CtPt P， → 存在曲率效果 . 分散分析 1次效果 有意 曲率效果有意 結(jié)果解釋 通過 等 值線圖 及統(tǒng)計(jì)性分析， 1次模形不有意，具有曲線的情形，因此判斷 2次模形更適當(dāng) → 實(shí)施反應(yīng)表面計(jì)劃 I — 反映表面實(shí)驗(yàn)： (1) 因子配置設(shè)計(jì) ： 試驗(yàn)配置 : 中心合成計(jì)劃 (2因子 ) 反應(yīng)值 (Y) : DATA 因數(shù) /水平 : A (Low = 260, High = 330), B (Low = 6, High = 20) 背景：通過最大傾斜法， 在 A= 295, B=13狀態(tài) 下，判 斷 最佳 條 件 會(huì) 出 現(xiàn) 。 顯示因子的水準(zhǔn)不能線性變換 (Coded) 時(shí)的回歸系數(shù) . Coded是指實(shí)際因子水準(zhǔn) (1, +1)變換為線性變換。 I — DOE： (2)：多因子不同水準(zhǔn) ① 因子配置設(shè)計(jì) ： 輸入 data： 反復(fù)次數(shù) ② 曲線分析 ： 傾斜越大， 主效果越大 無法確認(rèn)交互效果 ③ 統(tǒng)計(jì)性分析 ： 通過分散分析，判斷 1次效果、 2次效果的有意性； 主效果有有意， 交互效果無有意。 求 將變 量透 過 率最大化的最佳 條 件。 輸 入 試驗(yàn)結(jié) 果： A、 B： 選 中后右鍵選擇數(shù) 據(jù)格式轉(zhuǎn)換 成整 數(shù) (2)統(tǒng)計(jì)性分析 ： ※ 誤差項(xiàng)要不要 Pooling? 誤差項(xiàng) Pooling的話 → Lack of fit（失擬） 的 Pvalue要大起來 , → Rsq(adj)要升高 ，或者 Regression（回歸）的 F值要升高 → 不然的話，證明現(xiàn)在的模型更適當(dāng) ? 2個(gè)因子的主效果 、 2次效果都有意 ， 不實(shí)施 Pooling. ? 交互作用 ， Pooling到誤差項(xiàng)時(shí) ， Rsq(adj)和 lack of fit的 P值會(huì)減少 ， 因此不 Pooling. ? A 的 2次效果 (A*A)不有意 ， 故而 Pooling到誤差項(xiàng) . ? 交互作用 (A*B)， Pooling到誤差項(xiàng)時(shí) ， Rsq(adj)和 lack of fit的 P值會(huì)減少因此不 Pooling. ?Pooling 后分析結(jié)果 在 項(xiàng) 中去掉 A*A項(xiàng) 后再次 運(yùn) 行 ?Pooling 后分析結(jié)果 在 項(xiàng) 中去掉 A*A、 A*B項(xiàng) 后再次 運(yùn) 行 ? A、 B的 2次效果 （ AA,BB） 不有意 ， Pooling到誤差項(xiàng) . ? AB交互作用 ， Pooling到誤差項(xiàng)時(shí) ， Rsq(adj)和 lack of fit的 P值會(huì)減少因此不 Pooling. (3) 坐標(biāo)圖分析 ： 位于 Plot的中央部的白色部分是 A和 B
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