响应面结果如何分析
答案:3 悬赏:20 手机版
解决时间 2021-11-17 09:10
- 提问者网友：ミ烙印ゝ
- 2021-11-16 22:00
响应面结果如何分析
最佳答案
- 五星知识达人网友：西风乍起
- 2021-11-16 22:36
失拟项（Lack of fit）是用来评估方程可靠性的一个重要数据，如果显著表明方程模拟的不好需要调整，如果不显著表明方程模拟的比较好，可以很好的分析以后的数据。
全部回答
- 1楼网友：枭雄戏美人
- 2021-11-17 00:49
失拟项越小越好，对应的P值越大越好，说明你的相性相关程度较高，模型较为可靠。
- 2楼网友：纵马山川剑自提
- 2021-11-17 00:09
不赞同2楼的回答，失拟项越大表明越不显著，就表明方程模拟较好。而p值应该越小越好。
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