RS 中的解决方案（D 最优）大家好，
我已经成功运行了我的第一个 RS 设计，但我很难理解拟合模型后提供的解决方案。 我的设计包括 4 个轴点和 2 个中心点的 5 个连续因子。 我做了 1 次复制并拟合了模型。 没有明显的不适合。
目标是最小化响应，但解决方案高于我所有的测量值。 我对我的因素进行了范围检查，但对于解决方案，5 个因素中有 3 个是负数，这在现实中是不可能的。 如何获得仅考虑积极因素的解决方案？
谢谢！
最好的祝福，
因子鳄鱼
美国能源部回复：RS 中的解决方案（D 最优）我不太确定你看到或问的是什么。 模型不可能总是预测高于所有数据的值。 你说的积极因素是什么意思？ 您的因子是在 -1 和 +1 之间编码还是您将它们保留在它们的自然单位中？ 您可以共享您的 JMP 数据表吗？ 如有必要，您可以匿名化数据。
回复：RS 中的解决方案（D 最优）我同意丹。您没有提供足够的信息来回答您的查询。 在您的分析中，您是否看到了表面？
模型可以很容易地推断出合理的条件（它们只是数据的模型）。 必须解释模型的是你。
回复：RS 中的解决方案（D 最优）谢谢您的答复。 附上数据表。 同时，我重新分析了两个异常值，这解决了值为负数的问题。 我的意思是我的因子编码在-1和+1之间，实际上它可以下降到-2.5（此时因子的浓度为0）但我的解决方案是-3，这是不可能的。 如果这种情况再次发生，我仍然会对如何处理这种情况感兴趣。
从我的模型中可以看出，设计空间内的最佳值产生的最小 Y 响应为 162。 我在 00A00 模式中得到的最低响应是 213。 但计算出的解是 Y=296。 如果我的目标是最小化响应，我会期望设计空间的极限解决方案（比如当我最大化期望时）。
@statman也感谢您的回复。 我也在模型视图中检查了表面，但不幸的是我无法从中获得任何东西，因为一些表面显示最大值和最小值。
回复：RS 中的解决方案（D 最优）我运行了您保存到数据表中的模型。 该模型需要工作。 残差表明方差不恒定，并且模型中的项不重要。 统计显着性似乎基于中心点重复和高阶二次交互。 不确定您对响应面的评论是什么意思。 您应该得到类似以下的内容（尽管这是使用您的模型）：
回复：RS 中的解决方案（D 最优）谢谢您的意见。 我正在努力了解您的建议，并希望您能就我的想法给我进一步的反馈。
残差表明方差不恒定并且您在模型中有微不足道的条款。
您是否说由于“预测图的残差”显示 Y 残差减少，所以预测的 Y 越高？ 我是否正确理解我应该通过删除所有无关紧要的术语来减少模型？ 如果是，我将如何处理像因子 X1 这样微不足道的主要影响，而 2 路交互 X1*X5 是显着的？
统计显着性似乎基于中心点重复和高阶二次交互（您的错误不是基于随机重复）。
这是否在“方差分析”中看到，其中我的大部分方差来自模型，只有少量来自随机误差？ 我认为几乎没有无法解释的错误是可取的。
