如何看响应面数据好不好,响应面向下凹正常吗

如何看响应面数据好不好,响应面向下凹正常吗

在观察图形特征时，可以看出响应面的3d图结果好。2、检查响应曲面的拟合程度：响应曲面3d图的拟合程度很重要，因为这意味着代表响应面的3d图结果的好坏。如果拟合而响应面只需对中心点重复\次(山响应面的方法而定), 其余的点做一次就够了。lack of fit,失拟检验，评估模型的拟合度。如果p值小于您选择的a水平，则证明模型未能与数据准确

分布图判断此模型的好坏3.等高线等高线用来看两因素之间是否有交互作用，交互作用是否显著#响应面分析#design#RSM#box#数据分析#试验设计03-23 共1 条评论黄大大作者从第二张图1、响应面分析教程响应面分析教程响应面优化法简介响应面优化法简介响应面优化法，即响应曲面法( Response Surface Methodolog y ,RSM),这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非

╯＾╰ 响应面数据符合要求的几点条件：1.模型极显著(<0.01)2.一次项最好全部显著(<0.05)3.交互项至少有一个显著(<0.05)4.失拟项不显著(<0.05)5.R>90%6阅读全文​ ​ 1 ​添加评论​分享​ R数据分析：多项式回归与响应面分析的理解与实操Codewar 公众号Codewar原创作者，感兴趣各种统计分析，欢迎私信。4 人赞同了该文章今天给大家分享一个新的统

响应面数据根据数据显著程度可以看出响应面数据真假，具体看响应面而定。失拟项（Lackoffit）是用来评估绩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点击每个输入参数可以看到取值范围，使用默认设置。点击Upate,会生成十组数据进行求解。双击B3,进入响应面，点击Update,生成响应面。点击A21:Response,Mode选择3D即以3D模式显示响

和失拟项不显著，这个模型才算可以，还有就是拟合度至少应该大于0.9。我感觉你这个响应面模型还是可以响应面的等高线呈椭圆，方差分析交互左右不显著是为什么呢？最近一直有小伙伴咨询这个问题，首先圆形和椭圆形不是衡量交互作用的唯一标准，还需要考虑等高线的程度，同时结合3d图的趋势