响应面分析及回归正交设计中失拟检验总结
原文：http://hi.baidu.com/wujiang814/blog/item/9d628ab3a5f4fdafd8335a68.html/cmtid/f8c1371175b8b173ca80c488应面分析及回归正交设计中失拟检验总结
我们都知道，响应曲面分析及回归正交设计最终得到回归方程，或者说数学模型。模型是否符合y与各变量x之间的真实关系，符合程度如何？如果利用它来进行预测、预报、控制和调优，需要冒多大的风险？这些都需要通过显著性检验来回答。通常显著性检验的主要内容包括以下：
1）回归系数的检验，考察试验因素对试验指标是否有显著地影响。
2）回归方程的显著性检验，考察回归方程对实验指标是否有显著影响。
3）失拟检验，考察事先假定的回归方程说模型是否符合实际情况。
以上检验，全部采用F检验法。
试验指标y的总波动，一般是由以下三个方面的原因产生的：
1）实验因素x的各不同水平引起y 的波动，其大小可以由回归平方和放映。
2）试验误差引起y的波动，大小可以有误差平方和描述。
3）试验因素x的非线性效应以及其他条件因素及其交互作用的影响等引起y 的波动。大小可以由失拟平方和表述。
失拟检验是对方程在研究区域内部拟合情况进行分析。即使求得的回归方程高度显著，也还不能保证方程不失拟，也不能保证是最优回归方程。如果检验结果显著（p<0.05或0.01），表明求得的回归方程是失拟的，即拟合得不好。表明失拟平方和中除还有试验误差外，还含有其他条件因素及其交互作用的影响。或者还含有x 的非线性影响，即y与x不仅存在一次或者二次关系，可能还存在高层次的关系。还需要继续研究，查明原因。
http://hi.baidu.com/wujiang814/blog/item/9d628ab3a5f4fdafd8335a68.html/cmtid/f8c1371175b8b173ca80c488 和数学中的回归分析有点相似 看看学习一下 回复 2# 落叶
学习这个真不容易谢谢LZ 啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
看看咯、。。。。。。。
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