《表3 粉末得率二次多项式回归模型的方差分析及拟合度分析》

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《星点设计-效应面法优化甘露饮提取液喷雾干燥工艺》

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运用Design-Expert.V8.0.6将表2中的数据进行处理分析，线性回归和二次多项式回归模型拟合后，两个模型方差分析结果见表3，P均<0.000 1，表示两个模型均成立，但对比两个模型失拟检验（Lack of fit）、决定系数（R-Squared）、校正决定系数（AdjRSquared）、预测决定系数（Pred R-Squared）和模型精密度（Adeq Precision）值后，二次多项式回归模型相对线性回归模型拟合度更高，精密度更好。二次多项式模型方程为:Y=-488.061 1+5.257 26A+4.887 63B+9.243 02C+0.016 050 AB-0.011 390 AC+0.013 900 BC-0.019 442 A2-0.143 40B2-0.125 95C2，同时绘制不同干燥温度、进液速度和雾化压力不同组合的效应面曲线3D图，见图1，该模型的决定系数与校正决定系数为0.989 5和0.980 1，均接近于1，说明二次多项式回归模型拟合程度高；模型的预测决定系数为0.934 4，与校正决定系数0.980 1相差不大，说明模型预测性能好；模型的精密度为28.686，说明模型的精密很好，可以进行甘露饮喷雾干燥工艺预测。对干粉得率Y影响大小依次为干燥温度A，雾化压力C和进液速度B。