Reactor 20 Custom.jmp 样本数据表包含来自 20 次试验设计的数据，该设计是使用“定制设计”平台构造的。实验针对某化学过程调查五个因子对产量响应（反应百分比）的影响。
|
1.
|
|
2.
|
在“表”面板中，点击实验设计对话框脚本旁边的绿色小三角。
|
|
3.
|
打开因子分级显示项。
|
|
4.
|
|
5.
|
|
6.
|
点击取消以关闭“列信息”窗口。
|
|
7.
|
|
8.
|
点击运行。
|
提示：请注意温度和浓度对应 P 值右侧的“^”符号。这些符号指示这些主效应是具有更小 p 值的交互作用效应的分量效应。若模型中包含交互作用效应，则效应遗传原则要求所有分量效应也包括在模型中。请参见效应遗传。
|
9.
|
从“响应‘反应百分比’”旁边的红色小三角菜单中选择估计值 > 显示预测表达式。
|
每个因子按“编码”列属性的指定进行变换。例如，对于温度，注意以下事项：
|
‒
|
“编码”属性中的“低值”设置为 140。温度值 140 会变换为 -1。
|
|
‒
|
“编码”属性中的“高值”设置为 180。温度值 180 会变换为 +1。
|
|
‒
|
低值和高值的中点值是 160。温度值 160 会变换为 0。
|
变换后的值可帮助您比较效应。催化剂的估计系数为 9.942，浓度的估计系数为 -3.077。由此得出结论：催化剂对反应百分比的预测效应是浓度对反应百分比的效应的三倍多。此外，这些系数指示预测的反应百分比随着催化剂的增加而增加，随着浓度的增加而降低。
|
•
|
所有因子处于中点值时，变换后的值为 0。预测的反应百分比是截距，即 65.465。
|
|
•
|
|
•
|
假定浓度位于其中点值，因此变换后的值为 0：
|
|
‒
|
|
‒
|