我们用样本容量为20的样本来构造响应面,典型的结 果是: 对于N=20的样本,R2,≈0.75 显然,拟合结果并不令人满意,实际上,如果我们把N 增加到N=2000,我们发现: 对于N=2000的样本,R2≈0.2 所以,当我们增加抽样的数量时,线性模型的失拟使 得模拟结果比先前N较小时得到的结果更糟。但是, 我们可以利用对寿命函数的变换来消除这个不利的影 响。具体来说,对上式取对数很将很有益: logL=ao+∑a1x 这样做能达到预期目的的理由是: log L=log loe log l mhO 所以,logL显然是Tmh的线性函数。而且,因为mh是 对输入变量应用线性模型而得到的一个非常好的模拟 结果,所以logL也是一个好的模拟结果。进行对数变我们用样本容量为 20 的样本来构造响应面，典型的结 果是： 对于N = 20的样本， 2 ˆ 0.75 L R ≈ 显然，拟合结果并不令人满意，实际上，如果我们把 增加到 ，我们发现： N N = 2000 对于 的样本， N = 2000 2 ˆ 0.2 L R ≈ 所以，当我们增加抽样的数量时，线性模型的失拟使 得模拟结果比先前 较小时得到的结果更糟。但是， 我们可以利用对寿命函数的变换来消除这个不利的影 响。具体来说，对上式取对数很将很有益： N 8 0 1 ˆ log i i i L a ax = = +∑ 这样做能达到预期目的的理由是： 0 0 0 0 1 log log log 1 mh mh mh mh T c T L L T L c T e ⎛ ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ − − ⎡ ⎤ ⎢ ⎥ = ⎢ ⎥ ⎢⎣ ⎥⎦ ⎛ ⎞ =− − ⎜ ⎟ ⎝ ⎠ 所以，log L显然是 的线性函数。而且，因为 是 对输入变量应用线性模型而得到的一个非常好的模拟 结果，所以lo 也是一个好的模拟结果。进行对数变 mh T mh T g L