响应曲面设计模型的预测示例
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在肥料示例中，您生成了设计、提供了响应数据并拟合了线性模型。由于该线性模型已表明，为响应曲面充分建模需要使用更高阶的模型，因此您需要拟合完全二次模型。完全二次可提供更好的拟合，并将氮和磷酸的平方项以及氮与钾盐交互作用项作为重要项。下面的示例是此分析的延续。现在您要使用该模型为特定预测变量值生成预测值。

您不需要重新分析该响应曲面模型。工作表包含预测的模型。

1    打开工作表“试验设计示例1模型.MTW”。

2    选择统计 > DOE > 响应曲面 > 预测。

3    在响应中，选择豆产量。

4    在第二个下拉菜单中，选择输入单个值。

5    在变量表中，按如下所示输入每个变量的设置。

氮

磷酸

碳酸钾

3

2

4

6    单击确定。

会话窗口输出

豆产量 的预测

 

 

以未编码单位表示的回归方程

 

豆产量 = 12.45 + 0.96 氮 - 2.28 磷酸 - 1.48 碳酸钾 - 0.268 氮*氮 + 1.116 磷酸*磷酸

         - 0.239 碳酸钾*碳酸钾 - 0.600 氮*磷酸 + 0.695 氮*碳酸钾 + 0.306 磷酸*碳酸钾

 

 

变量    设置

氮         3

磷酸       2

碳酸钾     4

 

 

 拟合值  拟合值标准误     95% 置信区间        95% 预测区间

10.2779      0.688285  (8.74427, 11.8115)  (7.58033, 12.9754)

解释结果

Minitab 使用存储的模型来计算指定预测变量值的预测响应值（拟合）为 10.2779。

此外，置信区间表示这些预测变量值的产量均值介于 8.74427 和 11.8115 之间的置信度为 95%。预测区间表示单个新观测值介于 7.58033 和 12.9754 的置信度为 95%。

预测区间总是要比对应的置信区间大，这是因为在对单个响应与响应均值的预测中包括了更多的不确定性。

此预测以模型方程为基础。在解释结果之前，确保您的模型准确。