在R中做响应面分析可以用rsm包，第一步是拟合带有2次项的多项式回归，比如我现在有如下数据，x,y,z三个变量 首先我需要跑一个二次多项式回归：rsm(z ~ SO(x, y), data = data)运行后直接summary上面函数生成的对象即可得到二次多项式的结果 可以看到xy每个项的系数都有展示，我们就是结合这些系数来验证我们...
原文中假设5的意思是两个自变量同时变大的情况下,因变量也会随之增大,为了验证这个假设,文章是令将原来的多项式回归中的两个自变量相等,简化方程后看回归系数,回归方程简化后就是一个二次函数了,此时满足假设5的条件就是二次项的系数得为0(二次项得不显著,不然函数是个曲线,就不满足假设5因变量一直增长的假设,...
原文中假设5的意思是两个自变量同时变大的情况下,因变量也会随之增大,为了验证这个假设,文章是令将原来的多项式回归中的两个自变量相等,简化方程后看回归系数,回归方程简化后就是一个二次函数了,此时满足假设5的条件就是二次项的系数得为0(二次项得不显著,不然函数是个曲线,就不满足假设5因变量一直增长的假设,...
原文中假设5的意思是两个自变量同时变大的情况下,因变量也会随之增大,为了验证这个假设,文章是令将原来的多项式回归中的两个自变量相等,简化方程后看回归系数,回归方程简化后就是一个二次函数了,此时满足假设5的条件就是二次项的系数得为0(二次项得不显著,不然函数是个曲线,就不满足假设5因变量一直增长的假设,...
在R中做响应面分析可以用rsm包,第一步是拟合带有2次项的多项式回归,比如我现在有如下数据,x,y,z三个变量 [图片上传失败...(image-b852bf-1685615879380)] 首先我需要跑一个二次多项式回归: rsm(z ~SO(x,y),data=data) 运行后直接summary上面函数生成的对象即可得到二次多项式的结果 ...
在R中做响应面分析可以用rsm包,第一步是拟合带有2次项的多项式回归,比如我现在有如下数据,x,y,z三个变量 首先我需要跑一个二次多项式回归: rsm(z ~ SO(x, y),data=data) 运行后直接summary上面函数生成的对象即可得到二次多项式的结果 可以看到xy每个项的系数都有展示,我们就是结合这些系数来验证我们的研究...