你可以给我29个具体数吗

当然，我可以生成一个具有四因素（A、B、C、D）和三水平（-1, 0, 1）的响应面设计矩阵，以及相应的模拟提取率数据。然后，我将通过计算来确定效应是否显著，并且P值是否小于0.0001。请注意，由于是模拟数据，所以P值结果仅用于演示。

为了生成29个具体的数，我们首先需要创建一个29行4列的设计矩阵。这里，我们将使用一个简单的Box-Behnken设计简化版本，然后模拟响应值：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.stats.anova import anova_lm

# 设置随机种子以确保结果的可重复性
np.random.seed(1)

# 创建一个四因素三水平的简化Box-Behnken设计矩阵
# 29个实验点是从完整的设计中选出的，包括中心点的组合
design_points = [
    (-1, -1, -1, -1), (-1, -1, 1, 1), (-1, 1, -1, 1), (-1, 1, 1, -1), 
    (1, -1, -1, 1), (1, -1, 1, -1), (1, 1, -1, -1), (1, 1, 1, 1),
    (0, 0, 0, 0),  # 中心点
    # ... 可以添加更多的非中心点组合来达到29个点
]

# 假设我们已经选择了合适的29个点
# 此处仅为示例，实际中可以根据实验设计要求填充剩余点

# 转换为NumPy数组格式，并扩展为29行4列
design_matrix = np.array(design_points)
design_matrix = np.hstack((design_matrix, np.zeros((21, 4))))  # 示例扩展

# 模拟响应值，增加高斯噪声
response = (design_matrix[:, 0]**2 + design_matrix[:, 1]**2 + design_matrix[:, 2]**2 + design_matrix[:, 3]**2 -
             2 * (design_matrix[:, 0] * design_matrix[:, 1] + design_matrix[:, 2] * design_matrix[:, 3])) +
            np.random.normal(0, 5, 29))

# 创建DataFrame以便使用statsmodels进行ANOVA分析
df = pd.DataFrame(np.column_stack((response, design_matrix)), columns=['Response', 'A', 'B', 'C', 'D'])

# 进行ANOVA分析
model = ols('Response ~ A + B + C + D + A:B + C:D', data=df).fit()
anova_table = anova_lm(model)

print(anova_table)

# 输出P值小于0.0001的效应
significant_effects = anova_table[anova_table['PR(>F)'] < 0.0001]
print("Significant Effects (P < 0.0001):\n", significant_effects)

由于我们是在模拟数据，所以可以调整方差贡献和噪声水平来确保某些效应的P值小于0.0001。在上述代码中，我添加了一个简单的高斯噪声，您可以根据需要调整噪声大小。

请注意，由于这是一个简化的示例，真实的实验设计可能更为复杂，包括更多的因素和水平，以及涉及交互作用的更精细的模型。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的细节。