複数の因子/ X変数に最適な非線形線を生成する方法<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />1つの応答変数に変換しようとしている3つの連続因子変数があります。線形最適曲線は、私の結果には十分ではありません。まだ重回帰分析を見ていますが、回帰ごとに1行を生成するのは困難です。
回帰直線1は、1つの応答（連続）Y変数に対する3つの連続X変数です。
回帰直線2は、2番目の（連続）Y応答変数と同じ連続X変数です。
二変量解析を使用してみましたが、今では6つの異なる最適ライン（近似多項式/ 3次）があります。それらを組み合わせる方法はありますか？唯一の問題は、各要因が応答変数に均等に寄与しないことです。
任意の助け/指示は大歓迎です。
一言で言えば、2つの応答変数に3つの要因があります。すべての変数は連続的です。線形ではない（できれば立方体）2つの最適ラインが必要
再：どうすれば複数のfactor / X変数に最適な非線形直線を生成することができますか？行で私は式を意味しました。回帰直線のように、他の多くの点と複製できるもの。
私はニューラルネットワークに出くわしたので、それを使いましたが、あなたのアドバイスも見て、それがどこに私を導いてくれるかを見ていきます。
ニューラルネットワークは私が欲しかった仕事をしているようでした。
再：どうすれば複数のfactor / X変数に最適な非線形直線を生成することができますか？私はPrediction Profilerについていくつか言及するのを忘れていました。
- このプロットは一般に、Neural、Nonlinearなどのほとんどの種類のモデル用のフィッティングプラットフォームで利用できます。
- このプロットは、グラフメニュー>プロファイラーのフィットプラットフォーム以外では常に利用可能です。最初にモデルを列式として保存するだけです。つまり、モデルをプロファイリングするたびにモデルを再調整する必要はありません。
- 上記の2番目のポイントを使用して、一般的に任意の数式をプロファイルできます。
再：どうすれば複数のfactor / X変数に最適な非線形直線を生成することができますか？私はあなたが3つの要因への対応という文脈の中で「線」によって何を意味するのかわからない。三次元空間上の面です。疑似三次元プロットの二次元レンダリングは、一度に表面対最大２つの因子を示すことができる。この目的のためにSurface Profilerを探索してください。
一方、モデル関数のグラフのプロットは、各因子ごとに別々の線として表示されます。この線は、他の因子レベルで条件付けられた一次元の表面のスライスです。JMPはこの目的のために強力だが簡単に使えるプロットを提供します。このアクティビティを試してください。
- 選択する分析する > フィットモデル 。
- 応答列を選択してクリック Y、応答 。
- デフォルトを変更する度値に 3 。
- 因子列を選択します。
- クリックマクロそして選択次数への多項式 。
- （オプションで、次数を 2 もう一度因子列を選択し、クリックしますマクロそして選択ある程度までモデルに2因子相互作用の用語を含める場合は、
- 選択するダイアログを開いたままにする初期回帰分析を調べた後でモデルに項を追加または削除することにした場合。
- （必要に応じて、このモデルの再設定を避けるために、上部の赤い三角形をクリックして[データテーブルに保存]を選択します。）
- クリック実行する 。
- あれば予測プロファイラー開いていない（ウィンドウの下部近く）の隣にある赤い三角形をクリック最小二乗法に合わせる上部にあるを選択因子プロファイリング > プロファイラ 。（自分のモデルで使用できる他のプロファイラーに注意してください。）
予測プロファイラーがあなたが探しているプロットであるかどうか私に知らせてください。
