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在生产和科学实验中，因素与指标的关系，即数学模型是很难精确确定的．对因素进行水平划分后，通过实验来寻求其数学模型，选取的数学模型主要是线性回归方程形式，其实验次数确定数学模型中待定系数的个数．因素越多、实验次数越多时，这种方法会造成分析模型与实际模型间的误差较大，甚至造成实际生产应用中不可估量的损失．本文通过对回归分析模型进行修正加项的方式，求取精确数学模型．并给出了其应用．