"Design-Expert是一款专业的实验设计软件,常用于响应曲面优化试验,如Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)和Box-Behnken Design (BBD)等实验设计方法。在二次方程模型的置信度分析中,该软件帮助用户识别显著因素,通过分析不同因素(如停留时间A、pH值B和Fe/C比C)及其交互项对结果的影响。例如,在BBD设计中,软件引导用户设定因素范围和数值,然后进行实验并记录结果。在数据分析阶段,Transform选项卡用于处理数据,FitSummary选项卡则进行模型拟合,比较线性、双因素和二次方程模型的适用性,最终选择最佳模型。在本例中,二次方程模型相对于线性和双因素模型显示出更好的拟合度,但三次方程模型的F值表明其性能并不理想。"
Design-Expert是一款全球知名的实验设计软件,它以其易用性、全面性和用户友好的界面而备受赞誉。在响应曲面优化的研究文献中,Design-Expert被广泛使用。软件提供了多种实验设计方法,包括Plackett–Burman设计用于初步筛选因素,Central Composite Design用于更深入的优化,以及Box-Behnken Design用于探索因素间交互作用。
在具体应用中,以Box-Behnken Design为例,用户首先在新的设计选项卡中选择响应曲面,定义目标和因子。接着,设置各因素的高低值,Design-Expert会自动生成实验方案。执行实验后,收集的数据会被输入到相应的响应列中。
在分析阶段,Transform选项卡通常用于将实际值转化为编码值,以便进行统计分析。FitSummary选项卡提供了一种比较不同模型拟合程度的方法,通过查看方差来源、平方和、自由度、均方、F值和概率>F来评估模型的优劣。在这个例子中,线性模型和双因素模型的F值和概率表明它们不如二次方程模型显著。然而,三次方程模型虽然在F值上表现优秀,但其P值较高,意味着相比于二次方程模型,它的解释力并不占优。
综合以上分析,Design-Expert通过置信度分析帮助科研人员确定关键因素,优化实验条件,并建立最佳的数学模型来描述实验数据,从而提高研究的精确性和效率。在本案例中,停留时间、pH值和Fe/C比,以及它们的交互项,都是影响结果的重要因素,而二次方程模型是最佳的描述模型。