where Y is the predicted response;

where Y is the predicted response; β0 is the intercept; β1, β2 and β3 are the linear coefficients, β11, β22 and β33 are the square coefficients and β12, β13 and β23 are the interaction coefficients. To predict the optimal point, a second order polynomial function was fitted to correlate the relationship between the independent variables and the response values (dependent variables; PNSBsi and ORP). The optimal conditions for stimulating PNSB (PNSBsi) were obtained by solving the regression equations and also by analyzing overlay interaction plots.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยที่ Y คือ ตอบรับคาดการณ์ Β0 คือ จุดตัดแกน Β1, β2 และ β3 เป็นสัมประสิทธิ์เส้น β11, β22 และ β33 เป็นตารางสัมประสิทธิ์ และ β12, β13 และ β23 เป็นสัมประสิทธิ์โต้ตอบ การทำนายจุดสูงสุด ฟังก์ชันโพลิโนเมียสั่งสองถูกติดตั้งเพื่อเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและค่าตอบสนอง (ขึ้นอยู่กับตัวแปร PNSBsi ก ORP) เงื่อนไขที่เหมาะสมสำหรับกระตุ้น PNSB (PNSBsi) ได้รับมา โดยแก้สมการถดถอย และการวิเคราะห์แบบซ้อนทับผืนโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ Y คือการตอบสนองที่คาดการณ์ไว้; β0เป็นตัด; β1, β2และβ3เป็นเชิงเส้นค่าสัมประสิทธิ์, β11, β22และβ33มีค่าสัมประสิทธิ์เมตรและβ12, β13และβ23มีค่าสัมประสิทธิ์การทำงานร่วมกัน ที่จะทำนายจุดที่ดีที่สุด, ลำดับที่สองฟังก์ชั่นพหุนามก็พอดีที่จะมีความสัมพันธ์กับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและค่าการตอบสนอง (ตัวแปรตาม; PNSBsi และ ORP) สภาวะที่เหมาะสมในการกระตุ้น PNSB (PNSBsi) ที่ได้จากการแก้สมการถดถอยและยังแปลงโดยการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ซ้อนทับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ y เป็นทำนายการตอบสนอง ; บีตา 0 คือสกัดกั้น ; บีตา 1 , 2 และ 3 เป็นบีตาบีตาเส้นสัมประสิทธิ์บีตา 11 22 33 และบีตาบีตาเป็นสัมประสิทธิ์บีตาสแควร์และ 12 , 13 และ 18 บีตาบีตาเป็นปฏิสัมพันธ์ของค่าสัมประสิทธิ์ ทำนายจุดที่ดีที่สุด ลำดับสองพหุนามฟังก์ชันถูกติดตั้งกับสัมพันธ์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม การตอบสนองค่า ( ;และ pnsbsi ORP ) การหาสภาวะที่เหมาะสมสำหรับการกระตุ้น pnsb ( pnsbsi ) ที่ได้จากการแก้สมการและการวิเคราะห์การซ้อนทับระหว่างแปลง