【摘 要】
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目的构建实用性较强的Excel线性回归模型,对预留"空列"或交互作用列过少的正交试验结果进行线性回归分析和工艺优化。方法以"正交设计法优选苦参炮制工艺的研究"一文为例,采
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目的构建实用性较强的Excel线性回归模型,对预留"空列"或交互作用列过少的正交试验结果进行线性回归分析和工艺优化。方法以"正交设计法优选苦参炮制工艺的研究"一文为例,采用相关系数矩阵法求取回归因子的偏决定系数(偏相关系数的平方)并对其进行显著性检验,筛选"最优"回归子集,建立"最优"多元线性回归方程,并采用"多次单因素试验法"或"极值法"等对工艺条件进行优化和结果预测。结果五元"最优"多元线性回归方程Y*(%)=1.209 6+0.018 6A+0.095 2B-0.010 0C-0.003 0AB+0.000 3AC,P<0.01,Sy=0.015,Pj值<0.05,因子重要性AB>B>C>AC>A。"最佳"工艺条件A1B3C1(浸泡20min,软润20h,60℃干燥),指标Y*预测值2.026,大大高于原直观分析和方差分析的优化水平值,95%置信区间为1.997～2.054。结论线性回归分析法可对正交试验的结果进行优化和预测,并可超越正交试验原有水平考察范围捕捉到更优化的工艺条件,与方差分析具有较好的互补性,线性回归模型的实用性较强。
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