最小二乘拟合；效果摘要与效果测试与参数估计我的 DOE 结果的“效应摘要”部分的参数 A 的 p 值为 0.03866。在效果测试部分中，同一参数的 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；效果摘要与效果测试与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，每个响应一组。 所以每个术语有五个估计。 效果摘要报告显示每个术语最重要的估计。
回复：最小二乘拟合；效果摘要与效果测试与参数估计感谢您的回复，这非常有帮助。事实上，回应不止一种。关于您的回答，我还有一个问题。在第一句话中，您声明“...然后摘要报告显示其中一个模型中每个术语的最重要结果”。术语“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；效果摘要与效果测试与参数估计如果您同时对多个响应（Y 角色）进行建模，而没有选择拟合各个模型，则摘要报告将显示其中一个模型中每一项的最重要结果。
在单一响应或个体拟合的情况下，总结报告和效果测试本质上是相同的。 他们测试在其他项已输入的情况下向模型添加一项的重要性。 原假设是附加项的影响可以忽略不计。
在某些常见情况下，参数估计通常看起来与效果测试（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。 效应表使用针对模型平方和零变化的 F 检验。
当您的分类因素具有两个以上水平时，这两个报告之间的差异更加明显。
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、参数估计。
回复：最小二乘拟合；效果摘要与效果测试与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。 效果测试和参数估计表中的因素按用户在模型对话框中指定的顺序列出。
如果可以，请在不违反安全性的情况下对您的数据进行匿名化或显示这些表的一部分。
