拟合度误差和方差分析我在处理实验设计与分析问题时遇到一个问题，这是一个有4个中心点的两水平全因子设计，我认为失拟误差与分析误差是一样的，但是我在这个报告中没有得到相同的结果，以下是相关数据和分析报告：
这是本书的解决方案手册中的解决方案
我无法得到相同的结果
高级统计建模基础数据分析与建模实验设计回复：拟合度不足错误和方差分析非常感谢，我明白你的意思了。
回复：拟合度不足错误和方差分析JMP 结果通常与书中结果相符，但有一个重大变化。对于所有效应和整个模型的测试，JMP 将使用总误差（纯误差和拟合度不足误差的总和）。书中的结果似乎只使用纯误差进行测试。这意味着 JMP 在所有 F 检验中使用了与书中不同的分母，这会改变所有显著性检验/p 值。因此，所有平方和似乎都匹配。书中的曲率线与 JMP 的拟合度不足线相匹配。
哪一个是正确的，这是一个见仁见智的问题。我认为大多数分析师会使用总误差进行测试。为什么？如果存在明显的拟合不足，那么总误差项可能比应有的要大，从而导致显著效应减少。您应该消除拟合不足以获得更好的模型并“看到”更多显著项。
如果拟合度不显著（如本例），则总误差仍然有效，因为拟合度平方和只是一些随机噪声，并不显著影响总误差线（因此结论并不显著）。
希望对您有所帮助。如果我误解了问题，请澄清，以便我们进一步提供帮助。
回复：拟合度不足错误和方差分析效应检验的结果也有同样的问题，由于失拟量和方差分析的纯误差不同，F值相对较大，与标准答案相比，我试过在我的模型中添加不同的项，但仍然不起作用。
在条款选择阶段是否存在一些问题？
回复：拟合度不足错误和方差分析打开效果测试
