内容发布更新时间 : 2024/5/21 11:21:24星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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所以回归方程为y?70?1.25z1?0.5z2?2.75z1z2?2.75z3

由该回归方程中偏回归系数绝对值的大小，可以得到各因素主次顺序为x1x2?x3?x1?x2

表2 方差分析表 SS MS df F 差异源 显著性 z1 12.5 1 12.5 15 * z2 2 1 2 2.4 z3 60.5 1 60.5 72.6 ** z1z2 60.5 1 60.5 72.6 ** 135.5 4 33.875 162.6 ** 回归 2.5 3 0.883 残差e 138 7 总和 注：F0.05(1,3)=10.13，F0.01(1,3)=34.12，F0.05(4,3)=9.12，F0.01(4,3)=28.71

由表2可得：只有因素z2对实验指标无显著的影响，并入残差项，再进行方差分析。

表3 第二次方差分析表 SS MS df F 差异源 显著性 z1 12.5 1 12.5 11.11 * z3 60.5 1 60.5 53.8 ** z1z2 60.5 1 60.5 53.8 ** 133.5 3 44.5 39.56 ** 回归 4.5 4 1.125 残差e’ 138 7 总和 F0.05(1,4)=7.71，F0.01(1,4)=21.20，F0.05(3,4)=6.59，F0.01(3,4)=16.69 由表3可得，因素z1，z3和z1z2对实验指标有非常显著的影响，因此原回归方程简化为：y?70?1.25z1?2.75z3?2.75z1z2

因素xj 1 -1 0 ?j 根据编码公式z1?

x?70y?70?1.2?51(10?)x3?0.252.?75(0.05x1?70x2?1.35?)?2.75()(??100.15)1?x75x113.3?22.6x?.8132?38xx31.3255x1 80 60 70 10 表4 因素水平编码表 x2 1.5 1.2 1.35 0.15 x3 0.3 0.2 0.25 0.05 x1x2 120 72 96 24 x1?x10x?xxx?(x1x2)0，z3?330，z1z2?12 ?1?3?12

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优方案为：x1=80，x2=1.35，x3=0.2

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