《表2 响应面二次多项式模型及回归系数的方差分析》

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《响应面法优化银叶金合欢组培苗生根培养基条件》

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注：根数R2=0.985 9，RAdj2=0.967 9；生根率R2=0.938 6，RAdj2=0.859 7；*和**分别表示差异达显著（P<0.05）和极显著（P<0.01）水平。

式中，Y1，Y2分别为银叶金合欢组培幼苗的根数、生根率；A为IBA浓度；B为NAA浓度；C为蔗糖添加量。对回归模型进行方差分析（表2）可知，以根数、生根率为响应值建立的回归模型均极显著（P<0.01），说明建立的模型有意义；回归模型的失拟项不显著（P>0.05），说明模型的拟合度良好。此外，对回归方程进行检验，由方差分析结果可知，根数模型的校正决定系数RAdj2=0.967 9，说明该模型能够解释96.79%响应值的变化；生根率的RAdj2为0.859 7；说明以根数、生根率为响应值建立的模型与数据拟合度高，可以采用此回归模型进行银叶金合欢组培苗生根培养基的生根生长情况相关分析与预测。通过回归系数显著性检验（表2）可知，在根数作为响应值中，一次项系数A、B和C的P值均<0.01，表明线性影响效应中A、B和C对银叶金合欢生根培养基的根数影响效应显著，影响银叶金合欢根数的因素主次为NAA浓度>IBA浓度>蔗糖添加量。二次项系数A2、B2、C2的P值均<0.000 1，说明多个具体的试验因子对响应值的影响变化相对复杂，曲面效应极显著，交互项AB、AC交互效应P<0.01，效应极显著，BC交互效应不显著。