品管工具正交分析響應(yīng)分析果做出解釋。的交互效應(yīng)，這使得試驗次數(shù)大大減少。先用2水平因子試驗的數(shù)據(jù)，擬合一個線性回歸方程（可以包含交叉乘積項如果發(fā)現(xiàn)有彎曲的趨勢，則希望擬合一個含二次項的回歸方程。其一般模型是（以兩個自變量為例）：系數(shù)，原來因子設(shè)計所安排的一些設(shè)計點就不夠用了，需要再增補(bǔ)一些試驗點。與此同時讓噪聲因子按照設(shè)定的計劃從而系統(tǒng)改變其水平的方法來表示正常條在實際工作中，常常需要研究一些配方配比試驗問題。這種問題常出現(xiàn)在橡膠、:例：改進(jìn)熱處理工藝提高鋼板斷裂強(qiáng)度問題。合金鋼板經(jīng)熱處理后將提高其斷,選擇兩水平因子（默認(rèn)生成元在因子數(shù)中選擇4，單擊“設(shè)計”選項，彈出試驗順序進(jìn)行隨機(jī)化，然后形成下列表格。在表的最后一列，寫上響應(yīng)變量名互效應(yīng)。在經(jīng)過細(xì)致的分析之后，如果發(fā)現(xiàn)某些主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)不顯則在下次選定模型的時候，應(yīng)該將不顯著的主效應(yīng)和二階交互效應(yīng)刪除。階交互作用和主效應(yīng)項，三階以上交互作用不考慮對默認(rèn)的“在模型中包括擬合因子:強(qiáng)度與加熱溫度,加熱時間,轉(zhuǎn)換時間,保溫時間拒絕原假設(shè)，認(rèn)為回歸方程并沒有因為漏掉高階交互作用項而產(chǎn)生失擬現(xiàn)象。表明無法拒絕原假設(shè)，說明本模型中沒有彎曲現(xiàn)象。分析要點三：分析評估各項效應(yīng)的顯著性。計算結(jié)互效應(yīng)中，只有加熱時間*保溫時間是顯著的。說明本例中還有不顯著的自變量溫時間以及加熱時間*保溫時間是顯著的。正態(tài)效應(yīng)圖，凡是因子效應(yīng)離直線不遠(yuǎn)者，就表明這些效應(yīng)是不顯著的；反之，則是顯著的。從圖中可以看到，加熱溫度、加熱時間、保溫時間以及加熱時間*保溫時間是顯著的。果數(shù)據(jù)和模型擬合得比較好，則殘差應(yīng)該是正常的。殘差分析包括四個步驟：圖，重點考察此散點圖中，各點是否隨機(jī)地在水 或“喇叭型”。從上面這些圖可以看到，這些圖形都顯示殘差是正常的。知，在模型中包含不顯著項，應(yīng)該予以刪除，所以需要建立新的模型。保留，其他項皆刪去，操作中的其余各項都保持不變。單節(jié)確定。擬合因子:強(qiáng)度與加熱溫度,加熱時間,保溫時間本模型刪除了很多項之后，并沒有造成失擬的現(xiàn)象。主效應(yīng)和交互效應(yīng)后，回歸的結(jié)果更好了。從得出的直方圖可知，殘差及所有殘差數(shù)據(jù)都是正常的。中，重復(fù)前面主效應(yīng)圖設(shè)置的步驟。單擊確定。從主效應(yīng)圖中可以看到，加熱溫度、加熱時間和保溫時間三者的回歸線比較陡，度，加熱時間應(yīng)取上限3分鐘，保溫時間應(yīng)取上限間，Y軸選為保溫時間，在設(shè)置中，選擇保留附加因子時間，單擊確定。），結(jié)果如下：（562.931,575.438具體的理解可以是：當(dāng)加熱溫度取860攝講述。到分辨度為Ⅳ的設(shè)計。他的不進(jìn)行設(shè)定，單擊確定。單擊“因子”選項，設(shè)定各個因子的名稱，并設(shè)定高、低水平值。點擊確定。再點擊確定后，就可以得到試驗計劃表，如設(shè)計，從運(yùn)行窗中可以看到下列結(jié)果：可以看到此試驗計劃是可行的。造的試驗計劃是不能滿足要求的。計中，整個試驗由下面三部分試驗點組成：平作為立方點，星號點將超出立方體。作為軸上的星號點，立方點將向內(nèi)收縮。重視試驗次數(shù)，否則通常不采用這種設(shè)計。分別取下列條件，安排了全因子試驗：程。由于要進(jìn)行序貫試驗，最好選中心復(fù)合設(shè)計。為3。計”后，本例中需要的試驗次數(shù)為20次，這是可行的，因此不必修改，中心點），清楚結(jié)構(gòu)，暫時先刪除隨機(jī)化。單節(jié)確定。對于這批數(shù)據(jù)按全因子試驗進(jìn)行分析，具體操作為：選擇[統(tǒng)計]=>[DOE]=>[因得到的結(jié)果如下：果不顯著。下面對全部11個點構(gòu)成的中心復(fù)合序貫設(shè)計進(jìn)行分析，擬合一個完整的第一步：擬合選定模型。與變量中；打開“儲存”窗口，選定“擬合值”、“殘差”以及“設(shè)計矩陣”。單擊確定。得到的結(jié)果如下：絕原假設(shè)，認(rèn)為本模型總的來說是有效的。這個模型進(jìn)行預(yù)測的效果比較可信。利用自動輸出的殘差圖來進(jìn)行殘差診斷。從上述殘差圖中可以看出，殘差的狀況是正常的。第三步：判斷模型是否需要改進(jìn)。除，因此需要重新擬合新的模型，使得新的模型中不包含交互作用項。差。得到的結(jié)果為：