測試曲率在具有中心點的 2 水平全因子中<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我習慣於使用 Minitab 分析具有一定數量中心點的 2 水平因子。在 Minitab 中，給出了曲率檢驗（與 JMP 中的失擬檢驗相反）。JMP 中是否有類似的東西，或者我應該只使用缺乏擬合測試嗎？
回复：在具有中心點的 2 級全因子中測試曲率嗨，舒爾普，
關於你缺乏合適的評論。 缺乏擬合 - 如果顯著 - 表明模型中缺少一些可以顯著改進模型的東西。 這不一定是二次效應。它也可能是缺少交互效果或您沒有測量但會影響您的反應的東西。
"誤差總和之間的差異的模型的平方和純誤差總和的正方形被稱為不合身和的正方形。 這不合身如果模型不充分，變異可能會顯著大於純誤差變異。 例如，您可能有錯誤的預測變量函數形式，或者您的模型中可能沒有足夠或正確的交互效應。” （文檔）
回复：在具有中心點的 2 級全因子中測試曲率進行曲率測試的一種簡單方法是檢查與曲率存在相對應的模型項在參數估計中是否顯著。 如果二階或二次項不重要，那麼您就不能真正具有曲率。
回复：在具有中心點的 2 級全因子中測試曲率感謝您的快速發帖。 作為後續或澄清，一個相當
在這種情況下曲率的標準和簡單測試是比較
中心點的平均值到角點的平均值。 如果這
差異足夠大，那麼你可能有曲率，這保證
進一步研究以確定哪些因素。 我可以手動進行此測試
JMP，但認為像這樣的相當標準的測試是可顯示的
在對話的某個地方。 如果沒有，那就這樣吧。
回复：在具有中心點的 2 級全因子中測試曲率你好，
您至少有幾個用於檢查曲率的選項。首先是在使用擬合模型構建模型時，通過紅色熱點下的預測值繪製殘差。轉到行診斷 > 按預測繪製殘差。查看殘差點的散佈，看看它們是隨機的還是某種模式。另一種選擇是擬合僅主效應模型，然後擬合響應曲面模型。如果存在曲率，會發生兩件事。如果任何二次項對您的模型很重要，您的擬合模型將得到改善，並且您將在預測刻畫器中看到曲率項處於活動狀態的曲率。
