《表3 回归模型各项的方差分析》

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《基于响应面法优化兰州百合芽增殖培养基》

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式中：Y为增殖系数；x1为6-BA浓度；x2为NAA浓度。从表3可以看出，回归方程的失拟检验差异不显著（P=0.338 3>0.05），表明实验误差小并且方程式对实验拟合情况较好。总回归方程F检验P<0.000 1，差异达到极显著。方程一次项的影响中，x1的P<0.000 1，差异极显著；x2的P=0.124 6>0.01，差异不显著；二次项x12的P<0.000 1，差异极显著，x22的P=0.024 1<0.05，差异显著；两因素间的交互作用x1x2的P=0.592 8>0.05，差异不显著，校正决定系数R2=0.956 8，表明95.68%的试验数据可用此模型解释。由此看出，该回归方程对试验拟合情况较好，可以较好地描述各因素与响应值之间的真实关系。对试验结果及数据分析表明，6-BA(x1）对兰州百合芽增殖的影响最大，NAA(x2）影响不显著。