“半正态图”下的构建模型按钮可创建包含所有突出显示效应的“拟合模型”对话框。
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1.
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打开位于 Design Experiment 文件夹中的 Plackett-Burman.jmp 样本数据表。
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选择分析 > 专业建模 > 专业实验设计模型 > 拟合两水平筛选。
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3.
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点击确定。
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点击“半正态图”下方的构建模型按钮。
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点击运行。
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整体模型“预测值-实际值”图（如“预测值-实际值”图所示）显示在“拟合模型”报表的顶部。该模型大体上拟合较好。蓝线落在 95% 置信曲线（红色虚线）的边界之外，告知您模型显著。模型 p 值 (p = 0.0208)、R2 和 RMSE 显示在图下方。RMSE 是标准差的估计值，假定未估计的效应可忽略不计。
要查看“统一尺度估计值”报表，请使用响应“反应百分比”标题栏上红色小三角菜单中的效应筛选 > 统一尺度估计值。若有二次或多项式效应，则在对这些效应进行统一尺度操作和编码后，其系数和检验将会更有意义。“统一尺度估计值”报表包括一个嵌在参数估计值表中的单个效应的条形图。表的最后一列显示每个效应的 p 值。
本例显示催化剂变量的功效分析。示例采用的样本大小为 12，并使用 α 默认值 (0.05)，均方根误差和催化剂的参数估计值。生成的功效为 0.8926，这表示在类似实验中，您可以期望有 89% 的机会检测到催化剂的显著效应。
