响应面失拟是什么意思?
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发布时间：2024-03-30 11:16
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时间：2024-04-13 08:39
失拟和数据测量有关。失拟向显著就是说明数据不行，要重新做数据。响应面是指响应变量η与一组输入变量（ζ1,ζ2,ζ3...ζk）之间的函数关系式：η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依据响应面法建立的双螺杆挤压机的统计模型可用于挤压过程的控制和挤压结果的预测。
失拟项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。
扩展资料：
在多因素数量处理试验的分析中，可以分析试验指标(因变量)与多个试验因素(自变量)间的回归关系，这种回归可能是曲线或曲面的关系，因而称为响应面分析。例如农作物产量与氮肥、磷肥、钾肥的施肥量有关，可以通过回归分析建立产量与施肥要素间的回归关系，从而求得最佳施肥配方。
在回归分析中，观察值可以表述为：其中是自变量的函数，是误差项。
在响应面分析中，首先要得到回归方程 ，然后通过对自变量 的合理取值，求得最优值，这就是响应面分析的目的。
参考资料来源：百度百科-响应面
响应面失拟是什么意思?
失拟和数据测量有关。失拟向显著就是说明数据不行，要重新做数据。响应面是指响应变量η与一组输入变量（ζ1,ζ2,ζ3...ζk）之间的函数关系式：η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依据响应面法建立的双螺杆挤压机的统计模型可用于挤压过程的控制和挤压结果的预测。失拟项是用来评估方程可靠性的一个...
响应面有一个因素不显著,数据可以用吗
不可以。响应面分析中失拟显著表示数据不行，即模型的拟合优度较低或样本量比较小导致得出的结果缺乏显著性，需要重新做数据即可。响应面分析是一种最优化方法。
响应面结果如何分析
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。
响应面模型是什么意思
问题一:什么叫响应面法? 试验设计与优化方法,都未能给出直观的图形,因而也不能凭直觉观察其最优化点,虽然能找出最优值,但难以直观地判别优化区域.为此响应面分析法(也称响应 曲面法)应运而生.响应面分析也是一种最优化方法,它是将体系的响应(如萃取化学中的萃取率)作为一个或多个因素(如萃取剂浓度、酸度等)...
响应面lackoffit没有值
失拟均方远远大试验误差均方。响应面lackoffit没有值是实验的结果，是失拟均方远远大试验误差均方，是多项式阶次不合适造成的。响应面是指响应变量η与一组输入变量之间的函数关系式：η=f（ζ1，ζ2，ζ3...ζk），依据响应面法建立的双螺杆挤压机的统计模型可用于挤压过程的控制和挤压结果的预测。
响应面法失拟项显著,模型能用吗
不能。响应面法失拟数据是不能采用的，响应面法失拟项的模型各方面就会不准确，数据会有错误的，响应面法失拟项显著，模型不能用。模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式，模型的组成任何模型都是由三个部分组成的，即目标、变量和关系。
响应面试验数据处理的问题
响应面分析中怎么才能知道数据怎么样呢？首先方差主要是看模型是否显著，要求模型显著，失拟项不显著，一次项最好都显著，因为是你单因素选择出来的影响因素，如果不显著那响应面里用到也没有多大的意义了，其次R和R2的值代表实验的拟合程度，一般要求大于0.9为好。响应面里方程经常看到有两个，应该用...
响应面实验设计与单因素实验条件一样的也需要做吗?
失拟项是不能显著或者没有的响应面法是指通过一系列确定性实验，用多项式函数来近似隐式极限状态函数。通过合理地选取试验点和迭代策略，来保证多项式函数能够在失效概率上收敛于真实的隐式极限状态函数的失效概率。当真实的极限状态函数非线性程度不大时，线性响应面具有较高的近似精度。二次不含交叉项的...
您好!想请教您个响应面实验的问题:
数据不对，做响应面要想得到好的数据，比如N次的做……要保证做单因素和响应面的时候条件是一致的，不要变化太大。失拟项是不能显著或者没有的
响应面模型修正,参数进行方差分析后拟合响应面;还是去掉不显著参数后...
实验不用重新设计，直接去掉不显著项，将相关系数R2提高。如果是发生了失拟，就是lack of fit，有时就需要重新做实验了。要不要做实验主要看CV，如果CV值超过30%，就必须重新做实验了。
