大于0.05或0.01。LackofFit中不显著是指其P值大于设定的显著性水平，一般设定的显著性水平为0.05或0.01，LackofFit的P值大于显著性水平时，表示LackofFit不显著，即可以认为模型已经足够拟合数据，不需要进一步改进或调整。
校正因子的计算公式是f=fi/fs=(mi/Ai)/(ms/As)=(As*mi)/(Ai*ms)。失拟项（Lack-of-fit）是用来评估方程可靠性的一个重要数据，如果显著表明方程模拟的不好需要调整，如果不显著表明方程模拟的比较好，可以很好的分析以后的数据。
是设置问题还是模型问题？
如果中心点重复实验的实验结果非常接近的话，失拟值会显著的吧！有时为了获得不显著的失拟值时还需要插值...
失拟项(Lack of fit)是用来评估方程可靠性的一个重要数据,如果显著表明方程模拟的不好需要调整,如果不显著表明 响应面做完了 失拟项后面没有P值和F值,怎么样才能显示 可以试着重新设置参数,然后再输入数据,如果还是没有话,说明模型不好,需要调整或者重做 华创期货交易软件下载_2023正版免费下载入口 华创期货交易软件...
大于0小于1。失拟误差(Lack of fit)，是指我吗所采用的模型函数f与真实函数间的差异，差异越小，说明效果越好，判断的标准通常都是看起P-value的显著性，如果p<0.05，说明差异很大，拟合的模型方程无效，P值越大，当然不超过1，说明拟合的模型方程效果越好。
1、首先当lackoffit显著了是漏掉了某项交互作用。2、其次重新检查文章中有无重复的点，才能计算拟合不足。3、最后修改拟合不足的点即可。
在DOE回归分析简化模型过程中若出现“LackofFit”的P值小于0.05,则告诉你该模型可能出现() A.存在弯曲 B.需要在分析中用分区 C.模型是足够的 D.模型问题 查看答案
当回归模型不能充分说明试验因子与响应变量之间的函数关系时,它就表现为失拟。如果从模型中排除了重要的项(比如交互作用项或二次项),则有可能出现失拟。如果拟合模型时出现一些异常大的残差,则也有可能发生失拟。 Minitab 中的失拟检验 当您的数据包含仿行(具有相同 x 值的多个观测值)时,Minitab 会显...
lackfit显著，表明你的原始数据与响应面函数的拟合情况不好。而响应面函数用的就是二次曲面函数，所以...