响应面软件 实用总结

1、Response Surface Methods (RSM)响应面设计方法通过更多的水平实验方案，拟合二阶以上的模 型，帮助我们找到设计的最优点。BLOCK例如：本实验需要分两天完成，那么两天中因为其他不可控制因 素的变化可能会对试验造成影响，那么就可以设置2个BLOCK，软件会 在两个BLOCK中设置对应的几个中点试验重复，检查中点试验的重复 性是否良好，以观察这些不可控制因素对试验造成多大影响，从而最 大限度的降低试验中不可控制因素对试验的干扰。再例如，本实验其 中一部分在甲实验室完成，另一部分要在乙实验室完成，那么就可以 设置2个BLOCK，原因同上。回归分析(Analysis)Tran

2、sform:对模型做一些数学变换，比如对数变换、倒数变换， 目的是让因子和响应之间的关系变得简单，比如线性化Fit Summary:对模型做不同种类的拟合，比如线性拟合、二次 拟合、三次拟合等等，目的是帮助我们看看哪种拟合效果最好F(x) Model:在选定数学变化，以及决定采用哪种拟合方式以后 就可以在这里对模的细节进行设置了，比如要保留那些因子项和交互 项。ANOVA:方差分析，软件会自动对模型进行拟合，然后根据残差 对各种因素的贡献做方差分析，让我们知道那些项是关键的，必须在 模型中保留。方程的显著性检验，系数显著性检验回归方程。Diagnostics:在做完拟合之后，用图示的方式给出分

3、析结果， 比如残差的正态性、分布的随机性等等Model Graph:用图形的方式告诉用户模型是什么样子的，比如 用等高线来描述响应和因子之间的函数关系。预测优化(Optimization)Criteria :得到模型之后我们就可以用它来预测最佳的设计参 数是多少了。这里Criteria是给出优化的条件，比如各个因子的取值 范围、优化的目标是什么等等Solution:在Criteria中设定了优化的约束和目标之后，这里就 会给出优化的结果，一般是用列表的形式给出一些详细设计参数供我 们参考Graphs:用图形的方式给出解空间的形状，或者是解在设计空间 的位置，如右图。Diagnostics To

4、olsDiagnosticsNormal Plot of Residuals残差的正态图，越接近一条直线，说明回归模型拟合得越好Residuals vs. Predicted残差与方程预测值的对应关系图，分布越分散越无规律越好Predicted vs. Actual预测值与试验实际值的对应关系图，越靠近同一条直线越好Influence点击Report三维响应曲面图可更直观的看出两因素对因变量的影响情况，可以很直观的找出最优范围，刚才所看的二维等高线图即为三维响应面图在底面的投影图Optimization选择Numerical，点击Solutions，第一个即为各因素取最优值后的响 应所能取到的

5、最大值，为预测值。值中.如果。V0. 05的项对影响显著，00. 05 的项对N影响不显著，一般将该项剔除.重新计算。如果模型项PW0. 05,说明3与z】，回归方程的关系是显著的WO. 01说明y与 归方程的关系是极显著的ip0. 05说明，与小，回归方程的关系是不显蓍的， 方程不能用。失拟项越小越好（平方和等于零最好），对应的p值越大越好.如果农0.05,说明所 得方程与实际拟合中非正常误差所占比例小，方程表示y与小，回归方程的关系是好 的，否则可能是有的因素没有考虑到，如/项等。R2应高，表明方程线性好0.99拟合度R-SquaredSum of squares 平方和df自由度Mean square 均方FF(x