《表3 回归模型的方差分析》

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《响应面法优化氯化铵焙烧浸出低品位菱锰矿工艺》

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注:*显著；**极其显著；△不显著。

将表2数据进行二次多元回归拟合，得到模型的二次多项回归方程:Y=93.13+1.62A+0.32B+0.1C+0.58AB+1.32AC+0.025BC-8.35A2+1.1B2-1.8C2。对所得数据进行ANOVA分析，分析结果见表3。F越大、P越小，表明回归方程中各变量对响应值的影响越显著[10]。表3中:F=58.69、P（Pr>F）=0.0002<0.01，说明模型是极其显著的；A、A2、C2的P都小于0.05，说明它们对响应值（锰浸出率）的影响极其显著；AC、B2的P也小于0.05，但又大于0.01，对响应值的影响显著；失拟项P=0.125 2>0.05，表示不显著[10]，说明回归方程与实际情况吻合较好，实验误差小，因此可用该回归方程代替实验真实点对实验结果进行预测。