《表4 二次响应面回归模型方差分析》

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注：P<0.05.影响显著；P<0.01.影响极显著。

由表4可知，该模型P<0.01，表明该模型显著，因此该试验方案可行。对Y1回归模型的方差分析表明，回归模型失拟项P=0.913 6>0.05，不显著，表明回归模型能很好地拟合实验结果，调整确定系数R2Adj=0.914 6，表示该模型可以解释91.46%响应值的变化，R2=0.881 7，R2Adj与R2差值小于0.2，因此模型拟合良好，测试误差小，显著性检验结果表明，二次项B2、C2影响极显著，一次项A影响显著，其余均为不显著。同样，Y2回归模型失拟项P=0.415 1>0.05，R2Adj=0.971 2，表明该模型可以解释97.12%响应值的变化，显著性检验结果表明，A、B、A2、B2、C2影响极显著，AB影响显著，其余均为不显著。Y3回归模型失拟项P=0.317 4>0.05，R2Adj与R2差值小于0.2，满足模型的要求，显著性检验表明，一次项和二次项A、B、A2、B2、C2影响极显著，交互项AB影响显著，其余均为不显著。