CCD结果分析嗨，大家好，
我正在尝试研究固体的化学行为。 我做了筛选设计和最陡峭的上升，这向我展示了一个鞍点。 然后，我在这个区域进行了实验（普通中心复合设计）来捕捉曲率。 但是我不知道如何分析结果，我的模型对于二次项并不显着，并且拟合的缺失很重要（只有当我将模型提高到 4 次方时，模型才会变得显着）。
有人可以帮我了解更多吗？
我附上了我的文件
| xT | xt | ×N | 温度 | 时间 | 升/升 | 回应 |
| 0 | 0 | 0 | 178 | 3.7 | 4.9 | 61.32 |
| -1 | -1 | -1 | 176 | 3.5 | 4.62 | 59.49 |
| -1 | 1 | -1 | 176 | 3.9 | 4.62 | 70.17 |
| -1 | -1 | 1 | 176 | 3.5 | 5.15 | 53.69 |
| 1 | -1 | -1 | 180 | 3.5 | 4.62 | 69.95 |
| 1 | 1 | -1 | 180 | 3.9 | 4.62 | 63.31 |
| 1 | -1 | 1 | 180 | 3.5 | 5.15 | 49.51 |
| 0 | 0 | 0 | 178 | 3.7 | 4.9 | 65.88 |
| 1 | 1 | 1 | 180 | 3.9 | 5.15 | 70.5 |
| 0 | 0 | -1.68 | 178 | 3.7 | 4.4 | 72.39 |
| 0 | 0 | 1.68 | 178 | 3.7 | 5.4 | 66.82 |
| 0 | -1.68 | 0 | 178 | 3.4 | 4.9 | 67.99 |
| 0 | 1.68 | 0 | 178 | 4 | 4.9 | 68.89 |
| 1.68 | 0 | 0 | 182 | 3.7 | 4.9 | 92.75 |
| -1.68 | 0 | 0 | 175 | 3.7 | 4.9 | 74.25 |
| -1 | 1 | 1 | 176 | 3.9 | 5.15 | 69.57 |
| 0 | 0 | 0 | 178 | 3.7 | 4.9 | 71.74 |
美国能源部Re: Analysis of CCD resultsHi, Aaron
看起来温度是一个重要因子。
从3D plot上看，任意2个维度组成的曲线看起来不像一个抛物线。因此二次拟合效果会不好，高次拟合会造成过度拟合。
同理，如果把温度当作Z轴，剩余的两个参数当作X和Y轴，也看不出一个抛物曲面（想象一座山）。因此响应曲面应该不会很好。
高次拟合会取得更好的R平方，但是很有可能是过度拟合。
希望可以帮助到你。
回复：CCD结果分析我也不认为这里有什么重要意义。 事实上，我没有看到明显的拟合缺失，因为该测试的全响应面模型的 p 值为 0.2195。 主要问题似乎是在您选择的范围内响应没有大的变化。
即使从设计中移除轴向点并拟合全因子模型，也不会显示出任何显着影响（并且也不会显示出不拟合）。 我认为您的中心点（标准偏差 = 5.22）的可变性相对于其余数据的标准偏差很大。 我会说你的变量的范围不是很宽。 通常，您希望范围足够宽以能够检测到效果。 从低轴点到高点的 7 度摆动以及 -1 和 +1 水平之间只有 4 度的差异并不是很大。
回复：CCD结果分析我同意@Dan_Obermiller . 这些因素似乎对您使用的范围内的响应没有太大影响。 作为一名化学家，温度范围看起来确实很窄——如果我将温度从 175 度更改为 182 度，从直觉上讲，我不希望看到响应发生很大变化。
如果这是一项稳健性研究，这可能是一件好事。 此处的结果告诉您，您可以在这些范围内改变因素并获得一致的响应。
但这听起来更像是一项优化研究。 在这种情况下，您将不得不更大胆地进行实验以获得有用的模型。 您可以使用 DOE 菜单中的扩充设计从扩展的因子范围添加运行。
一种选择是您可以包括来自筛选设计的数据。 合并后的数据集可能不会平衡，但我希望它将包含来自更广泛的因子空间的数据，并且可能使您能够构建更有用的模型。
我已将您的数据作为 JMP 数据表附加。
我希望这一切都有帮助。
菲尔
Re: Analysis of CCD results非常感谢您的回复回复：CCD结果分析非常感谢@Phil_Kay和@Dan_Obermiller为您提供富有洞察力的评论。鉴于我以 9 步进行了最陡峭的上升，并且在第 3 步和第 4 步之间显示了鞍点，这对应于我的范围 (176-180°C)（响应从 4 降低到 9）。 这可能只是局部最优吗？
回复：CCD结果分析我确信这是可能的。 我对最陡峭的上升方法一无所知。
我仍然认为结合您的筛选和 CCD 实验来查看您的完整数据集是值得的。
（我假设筛选实验数据不是您共享的数据的一部分 - 从您的描述来看，听起来您在与筛选实验不同的因子区域上执行了完整的 CCD。）
也许您还会包括最陡峭的上升数据。
