如何分析響應面結果?

General 更新 2023年10月15日

響應面結果如何分析 5分

失擬項（Lack of fit）是用來評估績程可靠性的一個重要數據，如果顯著表明方程模擬的不好需要調整，如果不顯著表明方程模擬的比較好，可以很好的分析以後的數據。

響應面分析的試驗結果

磷肥\氮肥0 3 6 9 12 15 180 86.9 162.5 216.4 274.7 274.3 301.4 270.3 7 110.4 204.4 276.7 342.8 343.4 368.4 335.1 14 134.3 238.9 295.9 363.3 361.7 345.4 351.5 21 162.5 275.1 325.3 336.3 381.0 362.4 382.2 28 158.2 237.9 320.5 353.7 369.5 388.2 355.3 35 144.3 204.5 286.9 322.5 345.9 344.6 353.5 42 88.7 192.5 219.9 278.0 319.1 290.5 281.2 對於表13.66的數據可以採用二元二次多項式擬合，那麼產量可表示為：其中Ni、Pj、ij分別表示N、P施用量和誤差，按此模型的方差分析見表13.67。結果表明b2和b3這兩個偏回歸係數不顯著，應該將模型縮減，逐步去掉不顯著的迴歸係數，得到的模型為：。使用該模型分析的結果為表13.68，從中可以看出b1，b4，b5是顯著的，b2達到顯著，該模型的迴歸變異佔總變異的98%，因此可以較好地說明施用N、P對產量的影響。對此資料作多項式迴歸分析的方法可參見第11章和附錄的SAS程序LT13-15.sas。表13.67 二元二次多項式迴歸分析的方差分析(全模型) 變異來源 DF SS MS F 　　回歸 5 332061.25 66412.25 352.08 F0.05(5,43)=2.44;F0.01(5,43)=3.49 b1 1 219217.93 219217.93 1162.16 F0.05(1,43)=4.07;F0.01(1,43)=7.27 b2 1 754.29 754.29 4.00 　　b3 1 69.31 69.31 0.37 　　b4 1 61688.63 61688.63 327.04 　　b5 1 50331.10 50331.10 266.83 　　誤差 43 8111.07 188.63 　　　　總變異 48 340172.32 　　　　　　表13.68 二元二次多項式迴歸的方差分析(縮減模型) 變異來源 DF SS MS F 　　迴歸平方和 4 331991.95 82997.99 446.42 F0.05(5,44)=2.58;F0.01(5,44)=3.78 b1 1 219217.93 219217.93 1179.11 F0.05(1,44)=4.06;F0.01(1,44)=7.24 b2 1 754.29 754.29 4.06 　　b4 1 61688.63 61688.63 331.81 　　b5 1 50331.10 50331.10 270.72 　　誤差 44 8180.37 185.92 　　　　總變異 48 340172.32 　　　　　　表13.69 二元二次多項式迴歸的迴歸係數及其顯著性測驗(縮減模型) 參數迴歸係數估計值標準誤 t b0 76.70 6.06 ......

誰能教教我怎麼對響應面的結果進行分析我的響應面做

主要看你安排幾個中心點啊,如果是3個就是27次,如果是5個點就29個,自己設計一下就可以了我用的Design expert ,可以在center points per block 把5 改成3就可以了,希望能給你一些啟示

響應面圖怎麼分析

主要看安排幾點啊,327,5點29,自設計我用Design expert ,center points per block 5 改3,希望能給些啟示

響應面三維圖如何分析

通過3D圖，觀察曲面的傾斜度確定兩者對響耿值的影響程度，傾斜度越高，即坡度越陡，說明兩者交互作用越顯著。

另外，從3D圖的顏色可以做一個初步判定，隨著變化趨勢的劇烈增加，其顏色也呈加深趨勢。個人覺得3D圖的化身即等高線圖更好分析。

四因素三水平響應面分析結果有9個顯著項,4個因素極顯著,5個交互作用極顯著，結果可用嗎?求助!

可以了，完全可以用了。你的數據還挺好的，一般達到了5個顯著項目就可以了。

你可以截圖給我，我看看

Design-Expert做響應面分析，A B交互作用顯著說明什麼

說明在AB兩個因素中,有一個因素對於結果的影響大於另外一個因素。

在多因素數量處理試驗的分析中，可以分析試驗指標(因變量)與多個試驗因素(自變量)間的迴歸關係，這種迴歸可能是曲線或曲面的關係，因而稱為響應面分析。例如農作物產量與N、P、K的施肥量有關，可以通過迴歸分析建立產量與施肥要素間的迴歸關係，從而求得最佳施肥配方。

請問響應曲面法數據中，能夠從方差分析表中能看出交互作用為什麼還要分析響應曲面圖，響應面3D圖怎麼看啊 5分

對的，交互效應顯著，說明一個自變量的效應受到另一個自變量的影響，此時無法單純地分析某個自變量的效應。必須選取其中一個自變量，固定其不同的水平，分析在這些水平上另外一個自變量的簡單主效應。這是必須做的一步。對於重複測量方差分析的簡單效應分析，需要編寫簡單效應分析的語句。這些語句您可以自行搜索，很容易找到

響應面分析法的介紹

響應曲面設計方法(Response Surface Methodology，RSM)是利用合理的試驗設計方法並通過實驗得到一定數據，採用多元二次迴歸方程來擬合因素與響應值之間的函數關係，通過對迴歸方程的分析來尋求最優工藝參數，解決多變量問題的一種統計方法。響應面是指響應變量η與一組輸入變量（ζ1,ζ2,ζ3...ζk）之間的函數關係式：η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依據響應面法建立的雙螺桿擠壓機的統計模型可用於擠壓過程的控制和擠壓結果的預測。