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做响应面的问题,高手指教

我在实验中用Box-Behnken做A、B、C三因素的交互作用并做响应面分析,利用Design-Expert软件得到如下方差分析结果:
Sum of Mean F p-value
Source Squares df Square Value Prob > F
Model 806.37 9 89.60 16.39 0.0006 significant
A-A 81.92    1   81.92    14.99 0.0061
B-B 0.18    1   0.18    0.033 0.8611
C-C 426.32    1   426.32    78.01 < 0.0001
AB 0.20    1   0.20    0.037 0.8528
AC 18.06    1   18.06    3.31     0.1119
BC 97.02    1   97.02    17.75 0.0040
A2 99.55    1   99.55    18.22 0.0037
B2 5.69    1   5.69    1.04     0.3415
C2 62.82    1   62.82    11.49 0.0116
Residual 38.26    7   5.47
Lack of Fit 36.66    3   12.22   30.55   0.0032 significant
Pure Error 1.60    4   0.40
Cor Total 844.62    16
  因为有些项不显著,而且失拟项极显著,因而我剔除了B-B、AB两项,并把A2C加入方程,结果如下:
Sum of Mean F p-value
Source Squares df Square Value Prob > F
Model 837.19 8 104.65 112.64 < 0.0001 significant
A-A 81.92    1   81.92    88.17   < 0.0001
C-C 113.42    1   113.42    122.08   < 0.0001
AC 18.06    1   18.06    19.44   0.0023
BC 97.02    1   97.02    104.43   < 0.0001
A2 99.55    1   99.55    107.15   < 0.0001
B2 5.69    1   5.69    6.12      0.0384
C2 62.82    1   62.82    67.61    < 0.0001
A2C 31.21    1   31.21    33.59    0.0004
Residual 7.43    8   0.93
Lack of Fit 5.83    4  1.46  3.65 0.1191 not significant
Pure Error 1.60    4   0.40
Cor Total 844.62    16
不知道这样做是否正确?
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renjiescut13 (威望:0) (广东 广州)

赞同来自:

可惜没有人作答,作为新手,我也不知道如何处理。
从失拟显著来看,你试验的误差比较大,检测方法可能平行之间的重复性不好。
其它还不好说,希望有高手指点。

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