某包装工程师需要确保盛装产品的塑料袋的密封足够牢固，以防止泄漏，但也不能牢固到消费者打不开袋子。袋子在被打开之前使手术器械保持干燥和无菌状态。该工程师想要将密封强度优化到 20（下限）和 32 磅（上限）之间，目标值为 26 磅。该工程师还想要使密封强度的变异性最小化，使之为 1 或更小。该工程师确定热压条温度、停留时间和热压条压力是影响密封强度的因素。该工程师还确定热压条温度、停留时间和材料温度是减少变异的重要因素。该工程师设计了一个中心复合响应曲面试验，以检验可影响密封强度和变异性的因素。该工程师使用自然对数变换来分析密封的变异性。

工程师收集数据并分析设计以确定哪个因子影响密封强度。

在“分析方差”表中，HotBarT*HotBarT、DwelTime*DwelTime 和 HotBarT*DwelTime 的 p 值显著。工程师可以考虑通过简化模型来删除不显著的项。有关更多信息，请转到模型简化。

R2 值显示模型可以解释强度值中 78.58% 的方差，这表明该模型能够充分拟合数据。如果预测的 R2 为 0，则表示该模型过度拟合，可以进行简化。

通过效应的 Pareto 图，您可以直观地识别出重要效应，并比较各种效应的相关大小。此外，还可以发现最大的效应是 HotBarT*DwelTime (AB)，因为它延伸得最远。

在残差图中，正态概率图上的点未沿直线分布。通过简化模型可修复此问题。