(baking powder) 1 ( ) ( ) 1 10g g (two level design, D-optimal) 32 1/2 fraction Two Level Fractional Factorial Design D-Optimal D
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- 眼菁 杨
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1 ( )
2 (baking powder) 1 ( ) ( ) 1 10g g (two level design, D-optimal) 32 1/2 fraction Two Level Fractional Factorial Design D-Optimal Design
3 ( 20 ) 20
4 ( ) Std run Block (cm) 4 1 Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block
5 ANOVA DESIGN-EXPERT Plot Outlier T Outlier T Run Num ber DESIGN-EXPERT Plot Cook's Distance Cook's Distance Run Num ber
6 ANOVA Response: ANOVA for Selected Factorial Model Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model significant A < 01 B C D E Residual Cor Total The Model F-value of implies the model is significant. There is only a 0.01% chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise. Values of "Prob > F" less than indicate model terms are significant. In this case A, D are significant model terms. A ( ) D ( ) A D ANOVA ANOVA Use your mouse to right click on individual cells for definitions. Response: ANOVA for Selected Factorial Model Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model < 01 significant A < 01 D Residual Cor Total
7 The Model F-value of implies the model is significant. There is only a 0.01% chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise. Values of "Prob > F" less than indicate model terms are significant. In this case A, D are significant model terms. Values greater than indicate the model terms are not significant. If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model. Std. Dev R-Squared Mean Adj R-Squared C.V Pred R-Squared PRESS Adeq Precision The "Pred R-Squared" of is in reasonable agreement with the "Adj R-Squared" of "Adeq Precision" measures the signal to noise ratio. A ratio greater than 4 is desirable. Your ratio of indicates an adequate signal. This model can be used to navigate the design space. Coefficient Standard 95% CI 95% CI Factor Estimate DF Error Low High VIF Intercept A D pattern transformation
8 DESIGN-EXPERT Plot Norm al Plot of Residuals Normal % Probability Studentized Residuals DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs. Predicted 3.00 Studentized Residuals Predicted
9 DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs. Run 3.00 Studentized Residuals Run Num ber DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs Studentized Residuals
10 DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs Studentized Residuals DESIGN-EXPERT Plot Lam bda Current = 1 Best = 1.26 L o w C.I. = High C.I. = 2.98 Recom m end transform : None (Lam bda = 1) Ln(ResidualSS) Box-Cox Plot for Power Transforms Lam bda model Final Equation in Terms of Actual Factors: = * *
11 A D transform best model A D output?? ( ) D-optimal 2 level 2 replicate 12 3 level level +1 10:1 level -1 15:1 level 0 20:1 level +1 ANOVA( )
12 Std Run Block 7 1 Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block Block DESIGN-EXPERT Plot C ook's D istance Cook's Distance Run Num ber ANOVA Use your mouse to right click on individual cells for definitions. Response: ANOVA for Response Surface Quadratic Model Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model significant
13 A B A B AB Residual Lack of Fit not significant Pure Error Cor Total The Model F-value of 6.78 implies the model is significant. There is only a 1.86% chance that a "Model F-Value" this large could occur due to noise. Values of "Prob > F" less than indicate model terms are significant. In this case A are significant model terms. Values greater than indicate the model terms are not significant. If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model. The "Lack of Fit F-value" of 0.59 implies the Lack of Fit is not significant relative to the pure error. There is a 66.29% chance that a "Lack of Fit F-value" this large could occur due to noise. Non-significant lack of fit is good -- we want the model to fit. Std. Dev R-Squared Mean 8.35 Adj R-Squared C.V Pred R-Squared PRESS Adeq Precision The "Pred R-Squared" of is not as close to the "Adj R-Squared" of as one might normally expect. This may indicate a large block effect or a possible problem with your model and/or data. Things to consider are model reduction, response tranformation, outliers, etc. "Adeq Precision" measures the signal to noise ratio. A ratio greater than 4 is desirable. Your ratio of indicates an adequate signal. This model can be used to navigate the design space. Coefficient Standard 95% CI 95% CI Factor Estimate DF Error Low High VIF
14 Intercept A B A B AB ANOVA A 2 model model pattern transformation DESIGN-EXPERT Plot Normal Plot of Residuals Normal % Probability Studentized Residuals
15 DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs. Predicted 3.00 Studentized Residuals Predicted DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs. Run 3.00 Studentized Residuals Run Num ber
16 DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs Studentized Residuals DESIGN-EXPERT Plot Residuals vs Studentized Residuals
17 DESIGN-EXPERT Plot Lam bda Current = 1 Best = 3 L o w C.I. = H ig h C.I. = Recom m end transform : None (Lam bda = 1) Ln(ResidualSS) Box-Cox Plot for Power Transforms Lam bda
18 A D 3D plot :1 1.
19
20 28 Design-expert
: 307, [], [2],,,, [3] (Response Surface Methodology, RSA),,, [4,5] Design-Expert 6.0,,,, [6] VPJ33 ph 3,, ph, OD, Design-Expert 6.0 Box-Behnken, VPJ3
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