最小二乘拟合；效果总结 vs 效果测试 vs 参数估计我的 DOE 结果有一个影响摘要部分，参数 A 的 p 值为 0.03866。在“效果检验”部分，相同参数的 p 值为 0.9353。该变量的参数估计值也是 0.9353。为什么效果摘要与效果测试和参数估计不同，每个测试的含义是什么？
谢谢
回复：最小二乘拟合；效果总结 vs 效果测试 vs 参数估计如果您将同一模型拟合到五个响应，您将获得五组独特的参数估计值，每个响应一个。 所以每个术语都有五个估计值。 “效应汇总”报表显示每个项的最重要估计值。
回复：最小二乘拟合；效果总结 vs 效果测试 vs 参数估计感谢您的回复，这非常有帮助。其实反应不止一种。关于你的回答，我还有一个问题。在第一句话中，您声明“......然后摘要报告显示来自一个模型的每个术语的最重要结果”。您所说的模型之一是指只有一个响应的模型（Y 角色？
谢谢
回复：最小二乘拟合；效果总结 vs 效果测试 vs 参数估计如果您同时对多个响应（Y 角色）进行了建模，而没有选择拟合单个模型的选项，则“摘要报告”会显示其中一个模型中每个项的最显着结果。
在单个响应或单个拟合的情况下，汇总报告和效果检验基本相同。 鉴于已经输入了其他术语，他们测试了将术语添加到模型的重要性。 零假设是附加项表示可以忽略不计的影响。
在某些常见情况下，参数估计值通常与效果检验（冗余信息）相同，但它们并不相同。 参数估计表针对参数为零的原假设使用 t 检验。 效果表针对模型平方和的零变化使用 F 检验。
当您的分类因子具有两个以上的水平时，这两个报告之间的差异会更加明显。
各种信息有一个层次结构，从上到下。 整个模型检验、效果检验和参数估计。
回复：最小二乘拟合；效果总结 vs 效果测试 vs 参数估计再看一下效果摘要，因素的顺序是按重要性排列的。 效应检验和参数估计表按用户指定的顺序在模型对话框中列出。
如果可以，在不违反安全性的情况下匿名化您的数据或显示这些表格的一部分。
