応答曲面JMPers様
私はJMPの新しいユーザーです。式を最適化するためにResponse Surface（BOX-B）を使用しています。私は3つの要因を持っています、各要因には3つのレベルがあります。私は全部で14のテストを実行します（2つの中心点を含む）。
今の私の問題は、ANOVA（F検定）からの全体的な有意性が私の有意水準（0.05）より高いことです。これは、不適合p値が私の有意水準より高いにもかかわらずモデルが適合しないことを意味しますか？これでどうすればいいですか。
どうもありがとう！
応答曲面についてまず、私は同意します @markbailey そして @louv 全体的なフィット感を向上させるために、最下位の上位語をいくつか削除すること。
あなたが検討するかもしれないことのほんのいくつかのこと
あなたが混合物または混合物成分を使って作業しているのであなたの混合物成分のすべては完全に相関するでしょう、あるいは別の方法がお互いに独立していないより高いANOVA（F検定）値に。 これは多かれ少なかれ混合物で予想される動作です。
あなたのドメインの知識に基づいて、あなたがうまくいかないか、あなたに悪い結果を与えると知っているあなたの混合成分の組み合わせはありますか？もしそうなら、あなたはあなたのデザインに制約を加えることができますので、心配の組み合わせはあなたのデザインの一部ではないでしょう。
あなたが試すことができるもう一つのフィットオプションはあなたがより良いフィット感を得るかどうかを確認するためのScheffe Cubicです。 時にはより良いRsquareがより良い予測モデルを意味しないことがあるので注意してください。 モデルにとって重要ではない高次の項を削除するには、ここでも効果の概要を使用してください。 モデルを比較して、どのモデルが最適かを確認してください。
HTH
ビル
応答曲面についてマークの評価に同意する 無意味な用語を削除することで見栄えがよくなり、おそらく改善されます。
私が何年も後に共有するであろう追加のものはどんなRSMの前のスクリーニング要因に関しても "より多くの商売人"です。例えば、最近導入された最終的なスクリーニングデザインにより、25回の実行で10個の因子を効率的にスクリーニングすることができます。私はこのアイデアを共有しているのは、「もう一度やらなければならない場合はどうしますか」と聞かれたときに、潜在的にいくつかのサブ最適化を行う前にもっと多くの要因をスクリーニングしてもらいたいと思います。
応答曲面についてありがとう、ビル。はい、私はゴムとポリマーをブレンドしています。私が考慮に入れるべき他のものを指摘してもらえますか？ありがとう。
応答曲面についてどうもありがとうございました。
応答曲面についてあなたが見せているものに基づいて、それはあなたがゴム、過酸化物および助剤の混合物を作っているように見えます。 これが本当にあなたがしていることであるならば、あなたのモデルと共に考慮するべきいくつかの他の事があります @markbailey 示唆していた。
応答曲面についてあなたはX3 * X3とX1 * X2のような最下位の高次の用語のいくつかを削除しようとするかもしれません。また、Fit Modelダイアログのフィット特性をStepwiseに変更して、モデル選択の補助として使用することもできます。
あなたのJMPの結果を共有してくれてありがとう - そうでなければ物事は良く見える。
