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wangyx0411702

鐵桿木蟲(chóng) (正式寫手)

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[交流] 求助--培養(yǎng)基優(yōu)化方面審稿意見(jiàn)回復(fù)

我用One-variable-at-a-time approach,Plackett-Burman design (PB design),Steepest ascent method,Response surface methodology (RSM)進(jìn)行培養(yǎng)基優(yōu)化，得出一個(gè)二次多項(xiàng)式，根據(jù)模型得出的最佳培養(yǎng)配比進(jìn)行產(chǎn)量驗(yàn)證后，結(jié)果與模型預(yù)測(cè)相差不大。審稿人提出如下問(wèn)題：Was forward and/or backward linear regression performed to evaluate the model?請(qǐng)問(wèn)高手這是什么意思呀，我該怎么回答呢？急切盼望您的解答，謝謝！��！

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1樓 2011-02-26 19:44:41

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RedGene

鐵桿木蟲(chóng) (著名寫手)

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wangyx0411702(金幣+20): 非常感謝您的回復(fù)，我是根據(jù)軟件一步步做出來(lái)的，不知道怎么回答好了，著急死了。我的QQ是：316853374，我把數(shù)據(jù)貼上，可以進(jìn)一步請(qǐng)教嗎？ 2011-02-27 11:24:12

這是Reviewer詢問(wèn)你：Can you perform stepwise selection? (forward, backward, both) ，你是怎么做的，就怎么回答，能理解嗎？

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3樓2011-02-26 21:51:52

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RedGene

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wangyx0411702(金幣+20): 非常感謝您的回復(fù)，我是根據(jù)軟件一步步做出來(lái)的，不太明白您說(shuō)的意思？我把數(shù)據(jù)貼上，可以進(jìn)一步請(qǐng)教嗎？我的QQ是：316853374 2011-02-27 11:21:46

Forward - add predictors one-at-a-time until no improvement in fit (Adj. R2, AIC, etc.)
Backward - start with all predictors and remove one-at-a-time until fit is hurt.
根據(jù)你的模型實(shí)際參數(shù)來(lái)回復(fù)以上兩點(diǎn)！

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2樓2011-02-26 21:47:29

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小木蟲(chóng)(金幣+0.5):給個(gè)紅包，謝謝回帖交流

引用回帖:

Originally posted by wangyx0411702 at 2011-02-26 19:44:41:
我用One-variable-at-a-time approach,Plackett-Burman design (PB design),Steepest ascent method,Response surface methodology (RSM)進(jìn)行培養(yǎng)基優(yōu)化，得出一個(gè)二次多項(xiàng)式，根據(jù)模型得出的最佳培養(yǎng)配比進(jìn)行產(chǎn)量 ...

給你個(gè)PPT學(xué)習(xí)一下吧，你的問(wèn)題主要是Stepwise regression的問(wèn)題，你看看是否有幫助，你怎么做的過(guò)程只有自己是最了解的，你描述就可以了啊，怎么還會(huì)不理解呢？

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5樓2011-02-27 11:49:53

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小木蟲(chóng)(金幣+0.5):給個(gè)紅包，謝謝回帖交流

這樣回復(fù)(參考)：During the entire process (OR From the initial 37 to the last 6), the quantities of factors decreased was accompanied by β-glucosidase production gradually reached a maximum. Thus, the results validated that the models were well fitted to the experimental data by backward linear regression.

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6樓2011-02-28 00:02:34

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