最新minitab部分因子設(shè)計(jì)響應(yīng)面設(shè)計(jì)參數(shù)設(shè)計(jì)(編輯修改稿)
2025-07-27 03:13 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 Sq（預(yù)測(cè)）的值都比較小，說(shuō)明了模型的總效果不顯著。從殘差與各變量的圖也驗(yàn)證了存在嚴(yán)重的彎曲現(xiàn)象。這些都表明，對(duì)響應(yīng)變量單純地?cái)M合一階線性方程已經(jīng)不夠了，需要再補(bǔ)充些“星號(hào)點(diǎn)”，構(gòu)成一個(gè)完整的響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)，擬合一個(gè)含二階項(xiàng)的方程就可能問(wèn)題了。補(bǔ)充的4個(gè)星號(hào)點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)數(shù)據(jù)表：DOE_燒堿純度（響應(yīng)2）。下面對(duì)全部11個(gè)點(diǎn)構(gòu)成的中心復(fù)合序貫設(shè)計(jì)進(jìn)行分析，擬合一個(gè)完整的響應(yīng)曲面模型。分析如下：第一步：擬合選定模型。選擇[統(tǒng)計(jì)][DOE][響應(yīng)曲面][分析響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)]，打開(kāi)分析響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)對(duì)話框。點(diǎn)擊窗口“項(xiàng)”以后，可以看到模型中將全部備選項(xiàng)都列入了模型，包括A(壓力)、B（溫度）以及它們的平方項(xiàng)AA、BB和交互作用項(xiàng)AB；打開(kāi)“圖形”窗口，選定“正規(guī)”、“四合一”以及殘差與變量，并將壓力和溫度都選入殘差與變量中；打開(kāi)“儲(chǔ)存”窗口，選定“擬合值”、“殘差”以及“設(shè)計(jì)矩陣”。單擊確定。得到的結(jié)果如下：純度 的估計(jì)回歸系數(shù)項(xiàng) 系數(shù) 系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 T P常量 壓力 溫度 壓力*壓力 溫度*溫度 壓力*溫度 S = PRESS = RSq = % RSq（預(yù)測(cè)） = % RSq（調(diào)整） = %對(duì)于 純度 的方差分析來(lái)源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P回歸 5 線性 2 平方 2 交互作用 1 殘差誤差 5 失擬 3 純誤差 2 合計(jì) 10 結(jié)果解釋?zhuān)海?）看方差分析表中的總效果。在本例中，表明應(yīng)該拒絕原假設(shè)，認(rèn)為本模型總的來(lái)說(shuō)是有效的?？捶讲罘治霰碇械氖M現(xiàn)象，本例中，，接受原假設(shè)，認(rèn)為本模型中不存在失擬現(xiàn)象。（2）看擬合的總效果。本例中，RSq與RSq（調(diào)整）比較接近，認(rèn)為模型的擬合效果比較好；RSq（預(yù)測(cè)）比較接近于RSq值且這個(gè)值比較大，說(shuō)明將來(lái)用這個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的效果比較可信。（3）各效應(yīng)的顯著性。從表中可以看到，壓力、溫度以及它們的平方項(xiàng)對(duì)應(yīng)的概率值都小于顯著性水平，說(shuō)明這些效應(yīng)都是顯著的；，顯然大于顯著性水平，認(rèn)為該效應(yīng)項(xiàng)是不顯著的。第二步：進(jìn)行殘差診斷利用自動(dòng)輸出的殘差
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