<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 09 Apr 2026 06:11:24 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/gradient-method/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[用线性模型研究非线性过程的试验方法]]></title><description><![CDATA[1.前言 如果回归方程为线性函数，则优化推断很容易形成。因此，线性模型的使用率很高，甚至成为首选。以为撒大网就能捉到大鱼，结果可能捉不到鱼。因为大多数实践课题不是线性的。如果处理不当，会掉入线性陷阱。 使用线性模型是有条件的。除非确有把握，否则，在试验设计时，线性只是一种假设，必须加以检验。如果检验结果，过程不是线性的，必须采取补救措施，修正模型，从而也修正实验设计，重估参数。]]></description><link>http://direct.ecency.com/experimental-design/@shenzehe/3lgzip</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/experimental-design/@shenzehe/3lgzip</guid><category><![CDATA[experimental-design]]></category><dc:creator><![CDATA[shenzehe]]></dc:creator><pubDate>Fri, 08 Jun 2018 14:59:39 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/4HFqJv9qRjVcMY2CP6YTy4snYXiGgMqpob7L6KNN28nneFEWmCoo1rHjiEYhVs8q9pkTndXEuag8yhmZGL9HAhxdGws84EHk1Lvss3RViDBsoRJXqcC6ND2eHSmAetcJBAppPCiXthab4JrWog1EiB1t1dWunwm9HKL?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>