Mô hình hồi quy ở mức tương tác hai yếu tố bao gồm 01 số hạng hằng số (b0), 03 số hạng ứng với 3 biến thí nghiệm có ảnh hưởng đáng kể, 3 số hạng của các ảnh hưởng tương tác mức hai. Phương trình hồi quy có dạng:
Ra = b0 + b1 VM + b2 Ton + b3 Toff + b4SV (3.1) Các hệ b0, bx, bxx được Minitab liệt kê giá trị trong cột Coef (cột thứ 3 trong bảng 3.7). Tên các yếu tố (bao gồm các biến thí nghiệm và các tương tác) được liệt kê trong cột Term (cột thứ 1 trong bảng 3.7)
Giá trị b0 trong phương trình (3.1) được ký hiệu là constant (hằng số) trong cột Term của bảng. Các giá trị của các hệ số được liệt kê trong cột “Coef”. Cột T biểu diễn giá trị tính theo phân phối t của đại lượng được xét; cột P liệt kê giá trị xác suất p (p- value) khi kiểm định giả thuyết thống kê về khả năng các hệ số bằng không. Giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α báo hiệu rằng việc tồn tại hệ số tương ứng là không có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, khi p > α, có thể tin tưởng đến (1-α)% để lấy hệ số đó bằng không. Tức là ảnh hưởng của thành phần tương ứng là không đáng kể đến hàm mục tiêu. Quan sát cột giá trị p (cột cuối cùng bên phải của bảng) có các kết luận về các thành phần có thể ảnh hưởng đến hàm mục tiêu. Trước hết, giá trị p của các thông số và tương tác giữa chúng đều nhỏ hơn so với mức ý nghĩa (bằng 0.05). Điều này chứng tỏ các thông số và các tương tác này có ảnh hưởng mạnh đến Ra.
Hàng cuối cùng của bảng hiển thị thông số đánh giá mô hình hồi quy. Các thông số quyết định r2 (ký hiệu R-Sq) và (ký hiệu là R-Sq(Adj)) đều lớn hơn hoặc bằng 91.23%, chứng tỏ mô hình được khớp rất tốt với dữ liệu.
Phương trình quan hệ 3.1 giữa Ra và các thông số ảnh hưởng chính có thể được viết
Regression Equation in Uncoded Units
Ra = 3.4587 - 0.089 VM + 0.2686 Ton - 0.042 Toff - 0.01913SV