传统的回归分析,主要为被动地处理由试验所得到的数据,而对试验安排不提出要求。这样盲目地增加了试验次数,而且所分析出的结果往往无法提供充分的信息,造成在多因素试验分析中,由于设计缺陷而达不到预期的试验目的。而单纯的正交设计不能在一定试验范围内根据样本去确定变量间的相关关系及相应的回归方程。而回归设计就是将试验安排(如正交设计)、数据处理、回归分析结合起来考虑。在试验中,通过适当的安排试验点,使得在每个点上获得的数据含有最大的信息,并且各自变量(因素)向量间满足正交性以便于回归分析,然后再用回归分析分析处理数...