分析实验数据

1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Design Experiment/Bounce Data.jmp。

文件 Bounce Data.jmp 包含您的实验结果。

2. 运行模型脚本。

请注意，“构造模型效应”列表中的主效应后跟 & RS 后缀。该后缀指示这些是响应曲面效应，它们将在“标准最小二乘法”报表中生成“响应曲面”报表。

3. 点击运行。

图 11.6 “失拟”和“效应检验”报表 

没有失拟。“效应检验”报表则指示除两个更高阶的项（硅石*硅烷和硅烷*硅烷）之外的所有项具有低于 0.0001 的 p 值。有关Figure 11.6 中表的解释的详细信息，请参见《拟合线性模型》中的失拟和效应检验。

4. 点击“响应曲面”旁边的展开图标以打开报表。

5. 点击“典型曲率”旁边的展开图标。

图 11.7 “响应曲面”报表 

显示为报表第一部分的“系数”表给出估计的模型参数的简要汇总。前三列给出二阶项的系数。最后一列提供线性项的系数。要查看完整的预测表达式，请从“响应拉伸”红色小三角中选择估计值 > 显示预测表达式。

“解”报表给出出现单个临界值的点的坐标。在本例中，该点是鞍点（出现的既非最大值也非最小值的点），位于设计空间范围之外。

“典型曲率”报表显示效应的特征值和特征向量。它们给出有关曲面的曲率的性质和方向的信息。大的正特征值 62.9095 指示正曲率，特征向量值指示曲率主要位于硅石方向。大的负特征值 -74.9584 指示负曲率，特征向量值指示曲率主要位于硫磺方向。

有关Figure 11.7 中的响应曲面分析表的详细信息，请参见《拟合线性模型》中的响应曲面模型示例。

接着，使用预测刻画器和等高线刻画器查找最优设置。