曲線預測線而不是線性我對JMP很新，因為這個問題可能會讓你知道。我設計了一個DoE，希望能夠預測未來實驗的結果。在使用“適合模型”並基本保留所有默認值（標準最小二乘和效果篩選）之後，當我進入預測部分時，我只看到直線，如下所示。 
我知道基於其他實驗，我已經表明這些關係中的一些應該是曲線（多項式，對數，指數......你有什麼用）。我希望看到這些預測線看起來更像JMP網站上的下圖：
請讓我知道如何從我的數據中獲得更好的預測！非常感謝！
Re：彎曲預測線而不是線性完全回答你的問題可能會填滿整本書，因為已經編寫了幾本關於實驗設計的書來幫助回答你的問題。
但是，為了嘗試簡潔，您的設計將允許您適合特定類型的模型（設計和模型一起）。如果你想看到曲線，那麼你需要有一個展示這種行為的模型。這通常意味著您的模型需要具有二次或平方項。您選擇的設計需要提供正確的實驗運行，以便估算這些術語。
Re：彎曲預測線而不是線性非常感謝您的解釋。
我的印像是，使用3級連續參數設置可以實現彎曲配合？我使用了以下類型的Taguchi方法設計：
不應該允許彎曲配合，因為每個連續參數有三個數值級別？再次感謝！
Re：彎曲預測線而不是線性嗯，是的，3個級別確定了一條曲線，但你必須考慮所有變量的組合。請看這個圖，它將所有四個變量一起顯示（C和D的每個組合的B與A的關係圖）。從來沒有一個點在同一象限中有三個點可以估計二次方。
如果你要移除一個因子，比如D，你可能會得到一些二次效果，但你仍然無法估計相互作用。
從本質上講，您正在研究的Taguchi設計稱為分辨率III設計。它旨在僅適合主效應，甚至不適合因素之間的相互作用。您總是需要選擇符合實驗目標的設計。如果要估計二次效應，則需要使用不同的設計類型。
請記住，JMP的定制設計師會幫助您解決這個問題。而不是選擇命名設計（如Taguchi），指定您的因子和您想要估計的模型。然後，JMP將選擇允許您估算所選模型的設計。
Re：彎曲預測線而不是線性謝謝，這非常有幫助！
Re：彎曲預測線而不是線性為補充 @Dan_Obermiller 回答，一個有效的地方開始建立你的基本DOE技能和'如何在JMP'是通過完成覆蓋DOE領域的精選SAS培訓課程。兩個入門可能是：
https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JMDOE
https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JDRS
如果你只有資源（時間，金錢等） @Dan_Obermiller 提示，我完成了上面的第一個條目。有了JMP和它的定制設計課程......現在，這就是DOE問題解決方法中許多很多類型實際問題的效率，靈活性和適應性的方法。
