3因子2水平的全因子DOE，全模型ANOVA分析发现A，B，AB显著，其它不显著，无失拟，但有弯曲。残差对各个自变量的诊断图有明显的弯曲。所以，需要引入自变量的平方项来做分析。在现有数据的基础上怎么引入自变量的平方项？因为做试验之前，不知道响应变量模型在此这个范围内出现弯曲，否则就直接过响应曲面设计了。现在试验已经结束，没办法再添加星号点试验，只能看在现有的数据下面怎么来引入自变量的平方项以便使分析继续下去。请高手看看，谢谢！
数据如下：
StdOrder RunOrder CenterPt Blocks WeldC3 WeldT3 WeldC1 TS(down)
9 1 0 1 1100 25 400 8.169
4 2 1 1 1200 30 200 9.103
3 3 1 1 1000 30 200 7.335
1 4 1 1 1000 20 200 3.085
11 5 0 1 1100 25 400 8.205
2 6 1 1 1200 20 200 7.962
7 7 1 1 1000 30 600 8.635
5 8 1 1 1000 20 600 4.525
8 9 1 1 1200 30 600 9.275
10 10 0 1 1100 25 400 8.002
6 11 1 1 1200 20 600 8.183

依現有資料分析的結果，R-sq (99.92%)與 R-sq(adj)(99.81%) 都將近100%，解能力很高啦；lack of fit 的問題不存在，而殘差分析的結果也都沒有問題。代表最簡化的模式應該足夠解釋，有必要再加入高階項嗎？就算加進來，我想對於解釋能力也沒什麼幫助了。
你是可以將每個因子算平方之後做為新的變量，再將 output 對所以有 X 的一次項與平方項配適一個迴歸分析的模式，就可以找出你想要的模式。
只是你要注意：因為同一個變量的一次項與二次項存在高度相關，所以找出來的模式一定會有共線性(Colinearity)的問題，會讓模式變得不穩定。
比較起來，好好權衡一下吧。建議你，解釋能力已經夠大了，沒有必要再把模式搞那麼複雜。