什么是三次回归模型联立方程模型

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-26 16:47 标签： amos结构方程模型
确定简化回归模型方程
【摘要】& 　　目的研究缬草中缬草素的提取工艺条件。方法以缬草为原料，采用二次回归通用旋转组合实验设计，探讨超声波辅助提取缬草素的最佳工艺参数。结果确定最优工艺条件为：甲醇浓度80%，超声功率250 W，萃取时间5.5 min,，液料比22∶1，缬草素得率达1.66%&0.02%。结论实验中所选参试因子对超声波辅助缬草素得率影响显著，其顺序为甲醇浓度＞超声波功率＞提取时间＞液料比。
　　2& 方法
　　缬草，属多年生草本植物，其根茎中含有缬草素、挥发油、黄酮、生物碱、木脂素等生物活性成分［1］,，是优良的天然药用保健资源。有研究表明，缬草制剂具有镇静安神、抗心血管病、降血脂、增强免疫能力等活性功能［2～4］。&&& 　　由于缬草中的缬草素具有良好的药用保健功能，其提取加工受到了广泛关注。目前植物有效成分提取使用的方法主要有有机溶剂提取法［5］、酶解技术辅助提取法［6］、CO2超临界流体萃取法［7］等。由于常规有机溶剂和酶法提取的时间比较长，而缬草素性质不稳定，在过酸、过碱、过热环境下易发生羟醛缩合生成半缩醛羟基，使得率和生物活性降低；超临界CO2萃取虽然具有无毒，不污染环境等优点，但因为这种萃取方法生产缬草素的成本较高，大规模推广难度较大。应用超声波辅助提取植物有效成分则操作时间短，提取效率高，比较适宜缬草中缬草素提取。本实验采用二次通用旋转组合设计方法，研究超声波辅助提取缬草根中缬草素的最优工艺条件，旨在为今后规模化生产提供实验基础。
　　1& 材料与仪器
　　2.3& 超声提取缬草素二次通用旋转组合优化实验方案缬草素的提取受到多种因素的影响，在预试验的基础上，选择甲醇浓度（X1）、超声功率（X2）、萃取时间（X3）、液料比（X4）为参试因子，考察缬草素的提取得率（Y）,，采用四元二次通用旋转组合试验设计，各因子的水平列于表1。表1& 四元二次通用旋转组合设计因素水平表（略）
【关键词】& 缬草,； 缬草素； 超声波； 工艺优化
　　1.1& 材料宽叶缬草Valeriana officinalis L.var. latifolia Miq.采于湖南湘西自治州，取其根茎,，冷冻干燥12 h后粉碎，过40目筛备用。
　　2.1& 缬草素的测定条件色谱柱为Hyperclone C18柱（250 mm & 4.60 mm & 5 &m）；流动相为水∶乙腈＝40∶60；流速0.9 ml/min；检测波长256 nm；进样量10 &l；柱温38℃。
　　2.4& 超声提取缬草素实验数据处理实验所得数据，采用DPS 7.05统计分析软件进行二次通用旋转回归分析，并对回归模型及回归模型中各项的显著性进行检验，剔除非显著项，确定简化回归模型方程，同时对实验中各参试因子进行方差分析。采用Statiatica 6.0软件根据回归模型进行响应面分析，绘出3D曲面图，分析各参试因子对超声波提取缬草根中缬草素效果的影响大小。
　　2.2& 超声提取缬草素准确称取缬草粉5.00 g，按照实验设计中的条件进行超声辅助提取，控制提取温度为25 ℃。真空抽滤后残渣用20.00 ml的甲醇冲洗3次，合并滤液得到缬草素提取液。
　　1.2& 药品与仪器缬草素（自行提取精制），乙腈（色谱纯），甲醇（分析纯）。高效液相分析仪（P680泵，UVD170监测器，美国戴安公司），FD-1A型冷冻干燥机（北京博医实验仪器公司），VCX500超声波细胞粉碎仪（Sonics & Materials Inc. USA），R201D-Ⅱ旋转蒸发器（郑州长城科工贸有限公司）。
&&&&&&&&&&&&&&&&&& 作者：黎继烈 崔培梧 黄凌 冯超，郝聚喜
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回归分析法
回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。根据因变量和自变量的个数分为：一元回归分析和多元回归分析；根据因变量和自变量的函数表达式分为：线性回归分析和非线性回归分析。
回归分析法释义
回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化的分析方法。
回归分析法分类
1、根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析和多元回归分析；
2、根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析和非线性回归分析。
回归分析法主要解决的问题：
回归分析法主要解决的问题；
1、确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；
2、根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。
回归分析法回归分析法的步骤
回归分析法的步骤如下：
1、根据自变量与因变量的现有数据以及关系，初步设定回归方程；
2、求出合理的回归系数；
3、进行相关性检验，确定相关系数；
4、在符合相关性要求后，即可根据已得的回归方程与具体条件相结合，来确定事物的未来状况，并计算预测值的置信区间。
回归分析法有效性和注意事项
有效性：用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用；
注意事项：为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。
盛骤．概率论与数理统计：高等教育出版社，2010
．百度文库[引用日期]
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