探讨： 关于检验全因子回归模型弯曲性的问题
在马逢时的《六西格玛管理指南》13.3.3节 全因子设计分析 评估回归的显著性过程中看ANOVA表中的弯曲项里， 提到“本项计算的依据是：最初是以重复试验间的差异作为试验误差的估计，讲高低水平的2个数据连同中心点的试验数据，构成自变量的3个不同的观测值，扣除线性项后可得二次项的平方和，将二次项平方和与试验误差相比较，经过F检验即可判明是否呈现弯曲。”
请问这里怎么来理解“扣除线性项后可得二次项的平方和，将二次项平方和与试验误差相比较”这句话？ 高人讲解下！谢谢！
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抛砖引玉，说一下我的理解：
线性项：也就是一次项，因为一次函数为直线（不管平面还是空间）
弯曲项：顾名思义，除了线性项都是弯曲项了
将弯曲项的平方和与误差项进行比较（分别除自由度），如果结果大于临界值，就认为该项存在显著的影响，这是方差分析的基本原理，弯曲项显著，也就说明回归方程在空间的曲面图就不是一个平面了，因此就存在弯曲了
线性项：也就是一次项，因为一次函数为直线（不管平面还是空间）
弯曲项：顾名思义，除了线性项都是弯曲项了
将弯曲项的平方和与误差项进行比较（分别除自由度），如果结果大于临界值，就认为该项存在显著的影响，这是方差分析的基本原理，弯曲项显著，也就说明回归方程在空间的曲面图就不是一个平面了，因此就存在弯曲了
2009-12-25 10:05
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