預測刻畫器中的隱形線大家好。 我對 SAS JMP 相當陌生，我正在嘗試透過將模型擬合到我的資料並使用預測刻畫器來進行敏感度分析。 我正在使用 SAS JMP 13。 一開始，我在從 MS Excel 匯入資料並擬合模型時遇到了一些問題，但後來我發現應該在列屬性中變更資料類型和建模類型。 我分別為兩種類型選擇了數值和連續（也許這就是問題所在，我不確定）。 當我擬合模型時，模型會建立一個名為 Singularity Details 的部分，這是我沒想到的。 最後，從這張圖片可以看出，預測刻畫器中的模型線是不可見的（我只能上傳 1 個文件，所以我將資料集上傳到社群網站）：
我只是想獲得有關該主題的一些專家意見，以便我可以在更基本的層面上了解我正在做的事情。 我提供了我的數據集供您參考。 如果解決方案需要任何其他詳細信息，請告訴我。 非常感謝您事先提供的協助。 祝你有美好的一天！
回覆：預測刻畫器中的隱形線實驗設計和分析的實踐並非微不足道。 「手工」建造設計僅在最簡單的情況下才能成功。 「直覺設計」通常無法很好地滿足與簡單情況的微小偏差。 JMP 自訂設計是一個很棒的工具，但您必須了解設計原理才能充分利用它。
通常透過課本或參加課程來學習這門課程是必要且值得的。 同時，你可能會看到幫助>圖書>實驗設計和幫助>圖書>擬合線性模型獲取必要的背景知識。
回覆：預測刻畫器中的隱形線預測響應圖在殘差中表現出的模式顯示出極端違反迴歸分析和線性模型的基本假設之一。 我不會使用此分析中的擬合模型。
是的，變換應用於響應變數。 自然對數由 Box-Cox 變換設定檔中的設定檔指示，但使用任何基數的對數也同樣有效。
回覆：預測刻畫器中的隱形線不幸的是，我沒有使用 JMP 設計實驗，因為我沒有使用它的經驗。 我一開始只是手工進行了一個非常簡單的設計。 我會考慮在 JMP 中進行 DOE，希望下次能有更好的 DOE。 非常感謝您的見解！回覆：預測刻畫器中的隱形線看起來像異常值的值基本上都是極端值，不一定有問題。 我可以說，由於工藝條件，它們在某種程度上是預期的。 我以前沒有考慮過對數轉換方法，我想主要是因為我沒有統計經驗。 透過對數轉換方法，您的意思是取 k 值的對數並重新運行模型擬合嗎？回覆：預測刻畫器中的隱形線吉姆的分析顯示兩次運行是非常大的異常值。 你能解釋一下這種行為嗎？ 您認為這只是擬合模型中的偏差嗎？
Jim 的分析還表明，應用於響應資料的對數轉換將極大地有利於迴歸分析。 這方面你有考慮過嗎？ 您認為這種轉變會有所幫助嗎？
回覆：預測刻畫器中的隱形線你是如何設計你的實驗的？ JMP 中的自訂設計平台產生的設計可保證對您在模型規格中輸入的每個項目進行參數估計。 您不應該看到奇點詳細信息，除非您稍後向模型添加不受所選設計資料支援的項目。
回覆：預測刻畫器中的隱形線非常感謝您的快速回覆。 當我嘗試運行全階乘或階乘到一定程度的模型時，我意識到我遇到了這個問題。 我試圖透過這樣做來獲得參數之間的相互作用。
我想我能夠將腳本保存在數據表中。 如果我可以添加更多資訊來幫助解決問題，請告訴我。
回覆：預測刻畫器中的隱形線我沒有得到空白的探查器。當我在 JMP 13 或 JMP 14 下運行以下模型時：
我得到以下輸出：
如果您可以將正在執行的分析中的腳本儲存到資料表中，然後將資料表與嵌入的腳本附加在一起，或者僅在回應中包含 JSL，則可能有助於確定問題
