最小二乘擬合；效果摘要與效果測試與參數估計我的 DOE 結果的“效應摘要”部分的參數 A 的 p 值為 0.03866。在效果測試部分中，同一參數的 p 值為 0.9353。該變量的參數估計值也是 0.9353。為什麼效果摘要與效果測試和參數估計不同？每個測試的含義是什麼？
謝謝
回复：最小二乘擬合；效果摘要與效果測試與參數估計如果您將同一模型擬合到五個響應，您將獲得五組獨特的參數估計值，每個響應一組。 所以每個術語有五個估計。 效果摘要報告顯示每個術語最重要的估計。
回复：最小二乘擬合；效果摘要與效果測試與參數估計感謝您的回复，這非常有幫助。事實上，回應不止一種。關於您的回答，我還有一個問題。在第一句話中，您聲明“...然後摘要報告顯示其中一個模型中每個術語的最重要結果”。術語“模型之一”是指只有一個響應的模型（Y 角色？
謝謝
回复：最小二乘擬合；效果摘要與效果測試與參數估計如果您同時對多個響應（Y 角色）進行建模，而沒有選擇擬合各個模型，則摘要報告將顯示其中一個模型中每一項的最重要結果。
在單一響應或個體擬合的情況下，總結報告和效果測試本質上是相同的。 他們測試在其他項已輸入的情況下向模型添加一項的重要性。 原假設是附加項的影響可以忽略不計。
在某些常見情況下，參數估計通常看起來與效果測試（冗餘信息）相同，但它們並不相同。 參數估計表針對參數為零的原假設使用 t 檢驗。 效應表使用針對模型平方和零變化的 F 檢驗。
當您的分類因素具有兩個以上水平時，這兩個報告之間的差異更加明顯。
各種信息有一個層次結構，從上到下。 整個模型檢驗、效果檢驗、參數估計。
回复：最小二乘擬合；效果摘要與效果測試與參數估計再看一下效果摘要，因素的順序是按重要性排列的。 效果測試和參數估計表中的因素按用戶在模型對話框中指定的順序列出。
如果可以，請在不違反安全性的情況下對您的數據進行匿名化或顯示這些表的一部分。
