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MINITAB 响应曲面法应用


响应面法优化牛蒡根总黄酮提取工艺
以下是文献中利用 Minitab 统计软件的析因实验得到的一些相关数据:

现在同样就这篇文章中的相关数据,利用 minitab 实际操作如下: 一、部分析因设计及实验结果
1.创建因子设计得: (对应表 3)

2.分析因子设计得: (对应表 4)
拟合因子: Y 与 A

, B, C, D
Y 的估计效应和系数(已编码单位) 项 常量 A B C D A*B A*C A*D Ct Pt S = 0.114764 R-Sq = 99.78% 来源 主效应 A B C D 2因子交互作用 A*B A*C A*D 弯曲 残差误差 纯误差 0.4413 1.7202 0.8663 0.1472 -1.9323 -0.0982 -0.5173 效应 系数 16.1084 0.2206 0.8601 0.4331 0.0736 -0.9661 -0.0491 -0.2586 0.8496 PRESS = * R-Sq(预测) = *% 自由度 4 1 1 1 1 3 1 1 1 1 3 3 Seq SS R-Sq(调整) = 99.19% Adj SS Adj MS 0.38940 F 29.57 P 0.001 0.012 0.000 0.002 0.167 0.001 0.000 0.313 0.008 0.001 系数标准误 0.04058 0.04058 0.04058 0.04058 0.04058 0.04058 0.04058 0.04058 0.07028 T 397.00 5.44 21.20 10.67 1.81 -23.81 -1.21 -6.37 12.09 0.001 P 0.000 0.012 0.000 0.002 0.167 0.000 0.313

0.008Y=16.1084+O.2206A+0,.8601B+0.4331C-0.9661AB

Y 的方差分析(已编码单位) 7.8521 7.85207 0.3894 0.38940 5.9185 5.91852 1.5008 1.50078 0.0434 0.04337 8.0216 8.02158 7.4672 7.46718 0.0193 0.01931 0.5351 0.53510 1.9250 1.92497 0.0395 0.03951 0.0395 0.03951 1.96302 149.04 5.91852 449.37 1.50078 113.95 0.04337 3.29 2.67386 203.02 7.46718 566.96 0.01931 0.53510 0.01317 0.01317 1.47 40.63

1.92497 146.16

合计 Y 的异常观测值

11 17.8381 拟合值 标准化 残差 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 残差 * X * X * X * X * X * X * X * X

观测值 标准序 1 3 5 6 8 9 10 11 3 5 1 4 6 7 2 8

Y

拟合值

标准误

17.5640 17.5640 0.1148 14.8760 14.8760 0.1148 13.2470 13.2470 0.1148 16.0240 16.0240 0.1148 17.0040 17.0040 0.1148 17.8640 17.8640 0.1148 15.8660 15.8660 0.1148 16.4220 16.4220 0.1148

X 表示受 X 值影响很大的观测值。

Y黄酮提取得率(mg/g) 残差图

二、对表4的试验结果进行回归分析 中心复合实验设计及结果(对应表5)

中心复合设计
因子: 基础区组: 立方点: 轴点: 轴点的中心点: Alpha: 1.41421 2 1 4 4 0 仿行: 总试验数: 合计区组数: 1 13 1 基础次数: 13 两水平因子:全因子 立方体的中心点: 5

响应曲面回归:Y 与 B, C
分析是使用已编码单位进行的。 Y 的估计回归系数 项 常量 B C B*B C*C B*C 系数 21.8704 1.1120 0.9398 -2.3416 -2.7391 -0.6240 系数标准误 0.4162 0.4162 0.4463 0.4463 0.5886 T 2.672 2.258 -5.246 -6.137 -1.060 P 0.000 0.032 0.059 0.001 0.000 0.324 0.5265 41.542

S = 1.17721 Y 的方差分析 来源 回归 线性 B C 平方 B*B C*C 交互作用 B*C 残差误差 失拟 纯误差 合计 项 常量 B C B*B

PRESS = 36.4662

R-Sq = 91.04% R-Sq(预测) = 66.32% R-Sq(调整) = 84.64% 自由度 5 2 1 1 2 1 1 1 1 7 3 4 12 系数 21.8704 1.11198 0.939799 -2.34157 Seq SS 98.572 16.958 9.892 7.066 80.057 27.865 52.192 1.558 1.558 9.701 3.840 5.860 108.273 Adj SS 98.572 16.958 9.892 7.066 80.057 38.142 52.192 1.558 1.558 9.701 3.840 5.860 Adj MS 19.714 8.479 9.892 7.066 40.028 38.142 52.192 1.558 1.558 1.386 1.280 1.465 0.87 0.525 F P

14.23 0.001 6.12 0.029 7.14 0.032 5.10 0.059 28.88 0.000 27.52 0.001 37.66 0.000 1.12 0.324 1.12 0.324

Y 的估计回归系数,使用未编码单位的数据

C*C B*C

-2.73907 -0.624000

Y 残差图

三.统计/DOE/响应曲面/等值线/响应曲面图

得到相应的曲面图(对应图6)


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