用sas分析响应面法数据时具体的sas程式是什最好能有sas分析结果的讲解。

SAS中的proc rsreg，详细可以查看帮助文档。文档中有例子也有结果解释。

注意：查找proc rsreg

代码如下：

title 'Response Surface with a Simple Optimum';

data smell;

input Odor T R H @@;

label

T = "Temperature"

R = "Gas-Liquid Ratio"

H = "Packing Height";

datalines;

66 40 3 4 39 120 3 4 43 40 7 4 49 120 7 4

58 40 5 2 17 120 5 2 -5 40 5 6 -40 120 5 6

65 80 3 2 7 80 7 2 43 80 3 6 -22 80 7 6

-31 80 5 4 -35 80 5 4 -26 80 5 4

;

proc rsreg data=smell;

model Odor = T R H / lackfit;

run;

响应面优化法。中心组合设计响应面法是响应面优化法，响应面优化法，即响应曲面法（ResponseSurfaceMethodology，RSM），这是一种实验条件寻优的方法。响应面法是指通过一系列确定性实验，用多项式函数来近似隐式极限状态函数。通过合理地选取试验点和迭代策略，来保证多项式函数能够在失效概率。

响应面法和正交试验法区别：作用不同。

第一：响应面不是正交，响应面的实验设计组是根据软件和你的模型进行分析出来的，与正交不一样，这里面的点全部是实验模型的骨架点，其中还有重复的，重复的实验组要重复做，不能使用一个数据，否则模型不准。

第二：响应面只能进行3个水平的，如果水平过去的话，需要用别的模拟，比如中心回归等等，这个软件也是可以实现的，不过就不叫响应面了，叫别的优化方式。

童心等在正交实验联用响应面法优化脱皮马勃总生物碱提取的研究中得到了响应面法比正交法能得到更精确的因素水平量，从而有更好的实验结果。

传统的正交设计方法是一种用线性数学模型进行设计的设计方法，可以找出多个因素水平的最佳组合。但是正交设计只能分析离散型数据，具有精度不高，预测性不佳的缺点。响应面法采用非线性模型，能求得高精度的回归方程，进行合理预测来找出最优工艺条件。

张釜等在响应面法和正交试验对骨素酶解工艺优化的比较实验中发现响应面法得出的最优工艺所得的水解度比正交试验高出154 %3。

一系列确定性实验。bbd响应面法是指通过一系列确定性实验，用多项式函数来近似隐式极限状态函数。通过合理地选取试验点和迭代策略，来保证多项式函数能够在失效概率上收敛于真实的隐式极限状态函数的失效概率。

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