预测刻画器中的隐形线大家好。 我对 SAS JMP 相当陌生，我正在尝试通过将模型拟合到我的数据并使用预测刻画器来进行敏感性分析。 我正在使用 SAS JMP 13。 一开始，我在从 MS Excel 导入数据并拟合模型时遇到了一些问题，但后来我发现应该在列属性中更改数据类型和建模类型。 我分别为两种类型选择了数值和连续（也许这就是问题所在，我不确定）。 当我拟合模型时，模型会创建一个名为 Singularity Details 的部分，这是我没想到的。 最后，从这张图片中可以看出，预测刻画器中的模型线是不可见的（我只能上传 1 个文件，所以我将数据集上传到社区网站）：
我只是想获得有关该主题的一些专家意见，以便我可以在更基本的层面上了解我正在做的事情。 我提供了我的数据集供您参考。 如果解决方案需要任何其他详细信息，请告诉我。 非常感谢您提前提供的帮助。 祝你有美好的一天！
回复：预测刻画器中的隐形线实验设计和分析的实践并非微不足道。 “手工”构建设计仅在最简单的情况下才能成功。 “直观设计”通常无法很好地满足与简单情况的微小偏差。 JMP 自定义设计是一个很棒的工具，但您必须了解设计原理才能充分利用它。
通常通过课本或参加课程来学习这门课程是必要且值得的。 与此同时，你可能会看到帮助>图书>实验设计和帮助>图书>拟合线性模型获取必要的背景知识。
回复：预测刻画器中的隐形线预测响应图在残差中表现出的模式显示出极端违反回归分析和线性模型的基本假设之一。 我不会使用此分析中的拟合模型。
是的，变换应用于响应变量。 自然对数由 Box-Cox 变换配置文件中的配置文件指示，但使用任何基数的对数也同样有效。
回复：预测刻画器中的隐形线不幸的是，我没有使用 JMP 设计实验，因为我没有使用它的经验。 我一开始只是手工进行了一个非常简单的设计。 我会考虑在 JMP 中进行 DOE，希望下次能有更好的 DOE。 非常感谢您的见解！回复：预测刻画器中的隐形线看起来像异常值的值基本上都是极端值，不一定有问题。 我可以说，由于工艺条件，它们在某种程度上是预期的。 我以前没有考虑过对数转换方法，我想主要是因为我没有统计经验。 通过对数变换方法，您的意思是取 k 值的对数并重新运行模型拟合吗？回复：预测刻画器中的隐形线吉姆的分析显示两次运行是非常大的异常值。 你能解释一下这种行为吗？ 您认为这只是拟合模型中的偏差吗？
Jim 的分析还表明，应用于响应数据的对数变换将极大地有利于回归分析。 这方面你考虑过吗？ 您认为这种转变会有所帮助吗？
回复：预测刻画器中的隐形线你是如何设计你的实验的？ JMP 中的自定义设计平台生成的设计可保证对您在模型规范中输入的每个项进行参数估计。 您不应该看到奇点详细信息，除非您稍后向模型添加不受所选设计数据支持的项。
回复：预测刻画器中的隐形线非常感谢您的快速回复。 当我尝试运行全阶乘或阶乘到一定程度的模型时，我意识到遇到了这个问题。 我试图通过这样做来获得参数之间的相互作用。
我想我能够将脚本保存在数据表中。 如果我可以添加更多信息来帮助解决问题，请告诉我。
回复：预测刻画器中的隐形线我没有得到空白的探查器。当我在 JMP 13 或 JMP 14 下运行以下模型时：
我得到以下输出：
如果您可以将正在运行的分析中的脚本保存到数据表中，然后将表与嵌入的脚本附加在一起，或者仅在响应中包含 JSL，则可能有助于确定问题
