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一个Box-Behnken设计的响应面回归分析的例子：
Data Germ;
   Input T P M Tc Pc Mc Y @@;
Cards;
30 400 10 -1  0 -1 4.27
60 400 10  1  0 -1 5.44
30 400 20 -1  0  1 5.11
60 400 20  1  0  1 5.79
30 200 15 -1 -1  0 2.11
60 200 15  1 -1  0 3.21
30 600 15 -1  1  0 6.04
60 600 15  1  1  0 6.87
45 200 10  0 -1 -1 2.70
45 200 20  0 -1  1 3.44
45 600 10  0  1 -1 6.23
45 600 20  0  1  1 6.43
45 400 15  0  0  0 5.45
45 400 15  0  0  0 5.32
45 400 15  0  0  0 5.67
45 400 15  0  0  0 5.43
45 400 15  0  0  0 5.23
;

Proc rsreg data=Germ;
   Model Y = T P M / lackfit;
Run;

data grid;
   do;
      Y =  .  ;
      M  = 13.505;
      do T = 20 to 70 by 5;
         do P = 200 to 800 by 40;
            output;
         end;
      end;
   end;
data grid;
   set Germ grid;
run;

proc rsreg data=grid out=predict noprint;
   model Y = T P M / predict;
run;

data plot;
   set predict(firstobs=16);
proc g3d data=plot;
   plot T*P=Y / rotate=5 tilt=85 yticknum=6 xticknum=7 zticknum=4
   zmin=0 zmax=9 ctop=red cbottom=blue caxis=black;
run;

Proc Gcontour data=plot;
   Plot T*P=Y / yticknum=6 xticknum=7 nlevels=10 caxis=black
   vaxis=axis haxis=axis legend=legend autolabel;
   axis value=(height=16pt) label=(height=16pt);
   legend value=(height=16pt) label=(height=16pt);
Run;

上例中T P M为自变量的原始值，Tc Pc Mc为自变量T P M的编码值，Y为试验指标，
可以变换不同的坐标轴，画几张不同变量坐标的响应面图和等高线图。

谢谢。谢谢。不过要画在同一张图上呢。