到任何主效应与某二Р确判断是: 归系数显著性检验,相关系数计算等,证明我们选阶交互作用效应相混杂.此时可以断定本试验设计РA. 3 个自变量回归系数检验中,应该至少有 1 个以择的模型是有意义的,各项回归系数也都是显著的. 的分辩度(Resolution)是Р上的回归系数的检验结果是显著的(即至下面应该进行: A. 3 B. 4 C. 5 D. 6Р少有 1 个以上的回归系数检验的 P-Value 小于 A. 结束回归分析,将选定的回归方程用于预报等(7)71. 在部分实施的因子设计中,如何利用下面Р0.05),不可能出现 3 个自变量回归系数检 B. 进行残差分析,以确认数据与模型拟合得是否这张表格来制订试验计划非常重要.六西格玛团队Р验的 P-Value 都大于 0.05 的情况很好,看能否进一步改进模型在分РB. 有可能出现 3 个自变量回归系数检验的 C. 进行响应曲面设计,选择使产量达到最大的温析过程改进时,大家共同确认至少要考虑 7 个因子.РP-Value 都大于 0.05 的情况,这说明数据本身有度及反应时间经费的限制使得连中心点在内的试验总次数不能Р较多异常值,此时的结果已无意义,要对数据重新 D. 进行因子试验设计,看是否还有其它变量也对超过 20 次.对于在试验中是否应考虑第 8 个因子,Р审核再来进行回归分析. 产量有影响,扩大因子选择的范围大家意见不统一.你赞成下列哪个人的意见РC. 有可能出现 3 个自变量回归系数检验的(6)64. 回归方程 XY =∧30 中,Y 的误差的方差 A. 由 7 个因子增加到 8 个因子,必然要增加试验次РP-Value 都大于 0.05 的情况,这说明这 3 个自变的估计值为 9,当 1=X 时,Y 的 95%的近似预测区间数,既然试验总次数限定了,不可能考虑增Р量间可能有相关关系,这种情况很正常. 是加此因子.