此中"线性回归方程'中是否包含两因子的交互作用项

最新回复

• aiyinsitan (2006-9-01 10:40:51)

  是的,通过对参数水平的改变,使交互作用的对输出的影响不明显.

• huanggy1234 (2006-9-01 10:49:49)

  QUOTE:

  原帖由 aiyinsitan 于 2006-9-1 10:40 发表
  是的,通过对参数水平的改变,使交互作用的对输出的影响不明显.

  那如何理解失拟现象严重?

• aiyinsitan (2006-9-01 10:57:14)

  因为方程中只包含1次项,就是失拟的原因了.

• huanggy1234 (2006-9-01 11:01:50)

  是否可理解为:由于模型中去掉了交互作用项而导致失拟现象严重.

• aiyinsitan (2006-9-01 11:40:43)

  是平方项.

• huanggy1234 (2006-9-01 11:47:53)

  QUOTE:

  原帖由 aiyinsitan 于 2006-9-1 11:40 发表
  是平方项.

  可是此阶段使用的试验方法是全因子设计或部分实施的因子试验,没有平方项.

• aiyinsitan (2006-9-01 11:49:18)

  把平方项做误差处理了,所以因子的解释程度不足,才会失拟呀

• 欧立威 (2006-9-01 11:53:24)

  QUOTE:

  原帖由 huanggy1234 于 2006-9-1 10:20 发表
  中质协黑带教材p361中,通过分析数据拟合线性回归方程时,ANOVA表中的失拟现象是否严重,判断目前区域是否远离最优区域.
  
  此中"线性回归方程'中是否包含两因子的交互作用项?

  回归分析何来交互作用?除非是两水平试验,但那样就因为水平数太少做不好回归分析了.

• huanggy1234 (2006-9-01 11:59:47)

  第一阶段:判断目前区域是否处于最优区域,判断方法:全因子设计或部分实施的因子试验中,通过分析数据拟合线性回归方程时,看ANOVA表中的失拟现象是否严重,或者数据是否显示弯曲性.
  第二阶段:如果是处于最优区域,用二阶方程拟合(RSM)
             如果是不处于最优区域,用快速上升法寻找最优区域
  
  所以我的问题在第一阶段,此阶段没有平方项.