失拟和失拟检验

什么是失拟？

当回归模型不能充分说明试验因子与响应变量之间的函数关系时，它就表现为失拟。如果从模型中排除了重要的项（比如交互作用项或二次项），则有可能出现失拟。如果拟合模型时出现一些异常大的残差，则也有可能发生失拟。

当您的数据包含仿行（具有相同 x 值的多个观测值）时，Minitab 会显示失拟检验。仿行表示“纯误差”，因为只有随机变异才能导致观测响应值之间出现差异。

要确定模型是否可以与数据充分拟合，请将 p 值（P 值）与显著性水平进行比较。通常，显著性水平（用 alpha 或 α 表示）为 0.05 即可。α 为 0.05，表示您可以断定模型实际可以与数据拟合但未与数据拟合的几率仅为 5%。