如何生成与多个因子/X 变量最佳拟合的非线性线？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我希望将三个连续因子变量转化为一个响应变量。 线性最佳拟合线不足以满足我的结果。 仍在研究多元回归分析，但很难为每个回归生成一条直线。
回归线 1 是三个连续的 X 变量对一个响应（也是连续的）Y 变量。
回归线 2 是与第二个（连续）Y 响应变量相同的连续 X 变量。
我尝试使用双变量分析，但现在我有六种不同的最佳拟合线（拟合多项式/三次）。 有没有办法将它们结合起来？ 唯一的问题是每个因素对响应变量的贡献并不均匀。
任何帮助/方向将不胜感激。
简而言之：将 3 个因素分为两个响应变量。 所有变量都是连续的。 需要两条非线性的最佳拟合线（最好是立方体）
回复：如何生成最适合多个因子/X 变量的非线性线？按行我的意思是公式。 可以用许多其他点复制的东西，比如回归线。
我遇到了神经网络，所以我接受了它，但我也会看看你的建议，看看它会把我引向何方。
神经网络似乎可以完成我想要的工作。
回复：如何生成最适合多个因子/X 变量的非线性线？我忘了提一些关于 Prediction Profiler 的事情。
- 对于大多数类型的模型，例如神经模型、非线性模型等，该图在拟合平台中通常可用。
- 该图始终在任何拟合平台之外可用，方法是“图形”菜单 >“刻画器”。 只需先将您的模型保存为列公式即可。 换句话说，您不必在每次要分析模型时都重新拟合模型。
- 请注意，您通常可以使用上面的第二点来分析任何公式。
回复：如何生成最适合多个因子/X 变量的非线性线？在对三个因素的回应中，我不确定你所说的“线”是什么意思。 它是三维空间上的一个表面。 伪三维图的二维渲染可以一次显示表面与最多两个因素的关系。 为此，您可以探索 Surface Profiler。
另一方面，您可以将模型函数的图表视为每个因素的单独线条。 这条线是在其他因素水平条件下的一维表面中的切片。 为此，JMP 提供了一个功能强大但易于使用的绘图。 试试这个活动：
- 选择分析>拟合模型.
- 选择响应列并单击是，回应.
- 更改默认值程度值3个.
- 选择因子列。
- 点击宏指令并选择多项式的程度.
- （可选，将度数设置为2个, 再次选择因子列，点击宏指令并选择阶乘的程度如果您想在模型中包含双因素交互项。）
- 选择保持对话框打开如果您在检查初始回归分析后决定在模型中添加或删除项。
- （可选地，单击顶部的红色三角形并选择保存到数据表以避免再次设置该模型。）
- 点击跑步.
- 如果预测刻画器未打开（靠近窗口底部）单击旁边的红色三角形拟合最小二乘法在顶部并选择因素剖析>剖析器. （请注意您可能与您的模型一起使用的其他分析器。）
让我知道 Prediction Profiler 是否是您正在寻找的情节。
