1.ANOVA for Quadratic model部分

在Design-Expert软件中，ANOVA（Analysis of Variance）用于评估模型中各个参数的显著性，特别是在处理二次模型（Quadratic Model）时。二次模型通常用于描述响应变量与一个或多个预测变量之间的非线性关系。在ANOVA表中，以下是一些关键参数及其含义：

1. Source（来源）:

   • 表示变异的来源，如模型项（包括主效应、交互效应和二次项）、误差等。

2. Sum of Squares（平方和）:

   • Model SS（模型平方和）: 模型中所有项共同解释的响应变量的变异量。
   • Residual SS（残差平方和）: 模型未解释的响应变量的变异量，即误差。
   • Lack of Fit SS（缺乏拟合平方和）: 如果存在，表示模型未能捕捉到的系统性变异。

3. df（自由度）:

   • 每个来源的自由度，通常与模型项的数量或样本大小有关。

4. Mean Square（均方）:

   • 通过将平方和除以自由度得到。例如，模型均方（Model MS）是模型平方和除以模型自由度。

5. F-value（F值）:

   • 模型均方与残差均方的比值，用于检验模型项的显著性。

6. Prob > F（P值）:

   • 基于F分布计算的概率值，用于评估模型项是否显著。如果P值小于预定的显著性水平（如0.05），则认为该项在统计上是显著的。

7. Significance（显著性）:

   • 通常用星号（*）表示，指示模型项的显著性水平。例如，***表示非常显著，**表示显著，*表示边缘显著。

在二次模型的ANOVA表中，我们可能会看到主效应、二次项和可能的交互效应的项。每个项的P值和F值可以帮助我们决定哪些项应该保留在模型中。一个显著的模型（即P值小于显著性水平）表明模型中的项对响应变量的变异有显著贡献。

通过分析ANOVA表，研究人员可以确定哪些预测变量对响应变量有显著影响，以及模型是否需要进一步优化。理想情况下，模型应该包含所有显著的项，并且不包含不显著的项，以确保模型的简洁性和预测能力。

2.Fit Statistics部分

在Design-Expert软件中，ANOVA表的Fit Statistics部分提供了几个关键的统计量，用于评估模型的拟合优度和预测能力。以下是这些统计量的解释：

1. R-squared (R^2):

   • 定义: R-squared表示模型解释的响应变量变异的比例。它是模型预测值和实际观测值之间相关性的平方。
   • 含义: R-squared的值介于0和1之间，值越接近1，表示模型解释的数据变异越多，拟合效果越好。然而，R-squared可能因为模型复杂度的增加而增加，即使模型可能过拟合。

2. Adjusted R-squared:

   • 定义: 调整后的R-squared考虑了模型中参数的数量。它通过惩罚模型中参数的增加来调整R-squared，以避免过拟合。
   • 含义: 调整后的R-squared通常比R-squared小，特别是在模型包含许多参数时。它提供了模型拟合数据效果的更真实反映，因为它考虑了模型复杂度。

3. Predicted R-squared:

   • 定义: 预测的R-squared是通过交叉验证或留一法计算的，它使用模型预测新数据的能力来评估模型的性能。
   • 含义: 预测的R-squared有助于评估模型在未知数据上的表现。一个高的预测R-squared值表明模型在新数据上的预测能力较好。通常，预测的R-squared应接近调整后的R-squared，如果两者差异较大，可能表明模型存在过拟合。

4. Adeq Precision:

   • 定义: Adeq Precision是一个信号与噪声比的度量，它衡量模型预测响应变量的能力。
   • 含义: 一个高的Adeq Precision值（通常建议大于4）表示模型具有良好的信噪比，能够有效地预测响应变量。低值可能表明模型不足以描述数据中的变异。

在Design-Expert中，这些统计量帮助用户评估实验设计模型的质量和可靠性。理想情况下，一个有效的模型应该具有较高的R-squared和调整后的R-squared值，预测的R-squared接近调整后的R-squared，以及高的Adeq Precision值。这些指标共同提供了模型在解释和预测数据方面的全面评估。

3.拟合方程含义

在Design-Expert软件中，Coded Equation（编码方程）和Actual Equation（实际方程）以及Coefficients（系数）是用来描述实验设计模型的不同方式。以下是这些概念的详细解释：

1. Coefficients（系数）:

   • 定义: 系数是模型中各个项的权重，表示每个预测变量对响应变量的影响大小。
   • 含义: 在多元回归或响应曲面方法中，系数用于量化每个预测变量对响应变量的独立影响。例如，在一个简单的线性模型中，系数表示预测变量每变化一个单位，响应变量预期变化的数量。

2. Coded Equation（编码方程）:

   • 定义: 编码方程是模型在预测变量经过中心化和尺度化（标准化）处理后的形式。这种处理通常涉及将预测变量转换为均值为零且标准差为1的新变量。
   • 含义: 编码方程使得模型参数（系数）更容易比较，因为它们现在是在相同的尺度上。这有助于解释不同预测变量对响应变量的相对影响，尤其是在预测变量具有不同单位或尺度时。

3. Actual Equation（实际方程）:

   • 定义: 实际方程是模型在原始预测变量尺度上的形式，即未经过中心化和尺度化处理。
   • 含义: 实际方程提供了模型在实际操作条件下的直接应用。它显示了预测变量在其实际测量单位下的影响，这有助于在实际应用中直接使用模型进行预测或优化。

在Design-Expert中，这两种方程形式都是为了帮助用户更好地理解和应用模型。编码方程便于比较和解释模型参数，而实际方程则提供了直接应用于实际操作条件的模型表达式。通过这两种方程，用户可以更全面地理解模型，并根据需要选择合适的形式进行分析和应用。