DOEの結果<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />DOEの結果で、因子Xのパラメータ推定値が正で、X * Xの負の値である、またはその逆の可能性があるのはなぜですか？
再：DOEの結果Jesperが言ったとおりです。DoEを実行してモデルを構築すると、JMPから要求したモデル項の係数が実際に得られます。たとえば、カスタム設計で、IIの要素がx1 x2とx3の3つしかない場合、私のシステムの物理、化学、および機構を理解した上で、モデルに特定の用語のみを含めることにします。例えば、私は自分のモデルをこのようにすることを選んだかもしれません：
y = a + b 1 * x 1 + b 2 * x 2 + b 3 * x 3 + c 1 * x 1 * x 1 + d 12 * x 1 * x 3
私の表記では、aは定数（切片）項、b項は線形項の係数、c項は2次項、d項は相互作用項です。線形（主効果）の項、x 1の2次効果、およびx 1、x 3の相互作用を使用してモデルを決定しました。これらの係数は正または負の値を取ります。JMPが表示する各パラメーター推定値の大きさは、応答に対する用語の寄与の相対的な強さを示し、符号は、因子の設定を増やすにつれて応答がどの方向に作用するかを示します。あなたが説明する状況では、xを大きくすると応答への線形寄与は増加しますが、応答への2次寄与は負の増加（減少）をします。ほとんどの場合、これらの係数の大きさは、1次（線形）項から2次（2次および相互作用項）に進むにつれて減少しますが、必ずしもそうとは限りません。
再：DOEの結果JesperJohansenありがとうございます。これが私がこのトピックについて見つけたものの詳細です：
二次係数は、曲率の方向と急峻さの両方を示します（正の値は曲率が上向きであることを示し、負の値は曲率が下向きであることを示します）。これはあなたが述べたとおりです。一般に、多項式の項は、予測子を変更する効果がその予測子の値に応じて変化するため、解釈をわかりにくくします。2次の場合は、y = b1 * x + b0でb1を解釈するのと同じくらい簡単ではありません。ここで、b1はxの単位増加ごとの変化の大きさです。
再：DOEの結果パラメータ推定値は、データに近似する2次多項式の定数（下記の例ではb）の推定値です。
Ｙ ＝ ｂ ２×Ｘ ２ ＋ ｂ １×Ｘ ＋ ｂ ０である。
あなたが言及する係数はそれぞれb1とb2です、一方b0はあなたのモデルの切片です。b2係数は、フィットの形状を決定します。つまり、負のb2：「しかめ面の曲線」および正のb2：「スマイリーの顔曲線」です。b1係数は（切片b0と共に）曲線の位置を決定します。つまり一言で言えば因子XとX * Xのパラメーター推定値は、近似曲線の異なる特性を表す2つの非常に異なるものです。
