Y応答がベクトルの場合はDOE（例：Yは曲線）<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私は、曲線の形状に対する2つの変数の影響を見るために、単純な3 2 DOEを使って作業しています。だから私の応答Yは単一の値ではなく曲線です、すなわち ここでのYはベクトルです（曲線を作る点のy座標を含みます）。
曲線を描く各点で古典的なスクリプトを実行するのではなく、Yベクトルを全体の応答として使用する方法がJMPにあるのではないかと思いましたが、これは面倒です。
ご協力ありがとうございました！
Y応答がベクトルの場合（例：Yは曲線）、Re：DOEクエンティン、
現実の世界がそれほど複雑ではない場合は、単にPSDに正規分布を当てはめることができます。その場合、PSDを完全に説明するパラメータは（40個ではなく）2個だけになります。ただし、分布はおそらくパラメトリック分布に合わないため、ノンパラメトリックな測定に焦点を合わせる必要があります。
私の願いは、あなたが心配しなければならないPSDの非常に少数の機能があるということです。PLSモデルを使用したとしても、おそらく40 "X"の値を、分布の中心やピークまたはフラットなど、2つまたは3つの重要なプロパティに減らすことになります。これらすべては、粒度分布の主な特徴を本質的に捉えるために、10、50、90パーセンタイル、およびそれらの違いによって捉えることができます。また、これらの対策は、問題に取り組んでいる科学者やエンジニアにとってはおそらくなじみ深いものです（KISS）。
PSDが唯一の関心事（応答）ではない可能性もあります。流動性、表面積、含水量などの特性は、問題を解決するためにさらに重要になります。これがPLSやMANOVAが面白いところです。
グレッグ
Y応答がベクトルの場合（例：Yは曲線）、Re：DOE実用的な答えは、データの品質と分析結果の使用目的によって多少異なります。
PLSを使用して機能的応答を構成するY値をモデル化することを試みることもできれば、さらに分析の対象となるある種の特徴抽出を試すこともできます。上記のSebastianの提案は後者の例と見なすことができますが、理想的には科学的または技術的に関連性のあるパラメータを使用して、有用なモデルを見つけることができると想定しています。もう1つの「特徴」は、曲線の下の面積（場合によってはいくつかの関連限界の間）、または分位点回帰（サンプルサイズ分布に適している可能性がある）です。
見る：
部分最小二乗モデル
http://www.jmp.com/support/help/Distribution_Option_in_Generalized_Regression.shtml
Y応答がベクトルの場合（例：Yは曲線）、Re：DOESebastian様、
ご協力ありがとうございました。確かに私はこれが時間の蜂のための唯一の解決策だと思います。 しかしながら、これはあなたがモデルをあなたのデータにあてはめることができることを意味します。
とにかく試してみるよ！
再度、感謝します！
Y応答がベクトルの場合（例：Yは曲線）、Re：DOE最近私は同様の問題を抱えていました。簡単な解決策はないと思います。次のことを行いました。
1。実行ごとに非線形プラットフォームを使用して非線形モデルを近似します。私たちの場合、ミカエリス・メンテンフィットはかなりうまくいきました。
2。次に、DOEの応答変数として、Michaelis Mentenフィットの2つのパラメーターを使用しました。
このようにして、私たちはある種の階層モデルを持っていました：X => Nonlinear-Fit-Parameters == Y（曲線の関連特性を表す）。
急いでいないのであれば、アムステルダムで開催されるJMP Discovery Summit 2016（まさに彼の講演が受け入れられると仮定して）がこのプロジェクトを訪問することをお勧めします。
セバスチャン
Y応答がベクトルの場合（例：Yは曲線）、Re：DOEsmoore2さん、どうもありがとうございましたが、私は十分にはっきりしていないと思います。
私は実際にの効果をモデル化しようとしています 2実験因子のみこれは、ａｙ ＝ ｆ（ｘ）関数によっては容易にモデル化することができない（この曲線は、実際には、研究された装置による処理後の材料の粒度分布である）。したがって、x値は固定されています。変数ではありませんが、対応するy値は固定です。
当分の間私が見つけた唯一の解決策は私が持っている私の11回の実行のためにこのように私の問題をモデル化することです：
- 最初の列：因子＃1の値（+ 1、0、または-1）
- 2列目：係数＃2の値（+ 1、0、または-1）
- 列3から42：
これは非常に面倒です。すべてのx値を別々に扱う必要があり、グローバルy = f（x）曲線への私の因子の影響を各特異点ではなく（1つの要素ではxi、yi）カップル。
私の説明がはっきりしていて、誰かが私にできることについての考えを持っていることを願っています！
ご協力ありがとうございました！
Y応答がベクトルの場合（例：Yは曲線）、Re：DOEクエンティン、DOEには2つの応答変数があります。ベクトル応答のx値とy値です。 あなたはあなたのDOEの結果で各応答変数を簡単にモデル化することができます。 x変数とy変数の間に強い相互作用がある場合は、いくつかの問題が生じる可能性があります。その場合は、yの予測モデルにxの値を含め、その逆も同様です。 これが完全に「コーシャ」かどうかはわかりませんが、それが機能するかどうかを確認するために私がすることです。
