《表4 回归模型的方差分析》
注:*表示显著水平(P<0.05),**表示极显著水平(P<0.01)。
对此模型进行方差分析的结果见表4,由表4可知,此模型极显著(p<0.0001),故试验所选的二次多项模型具有极高的显著性[15]。回归方程中各变量对感官评分影响的显著性由F检验来判定。概率p越小则相应变量的显著性越高,由表4可知,该模型极显著,相关系数平方和R2=96.78%,说明感官评分的变化有96.78%来源于所选变量。变异系数CV=2.10表明实验操作的可信度较高。因此,回归方程拟合度较好,可利用该方程代替真实试验点进行试验分析。根据表4中的Prob值可知,A、CD、A2、B2、C2、D2对感官评分(Y)影响极显著;D对感官评分(Y)影响显著。
图表编号 | XD0083357900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.15 |
作者 | 李善瑞、刘路、符璐、高丹丹 |
绘制单位 | 西北民族大学生命科学与工程学院、西北民族大学生命科学与工程学院、西北民族大学生命科学与工程学院、西北民族大学生命科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |