通过定制设计评估结果大家好！
我希望您在此问题上提供帮助：
我最近使用5个参数使用JMP创建了自定义设计。我必须根据三个输出参数的结果来评估参数的主要影响和非线性，以及参数的相互作用。
现在，自定义设计为我提供了有关如何评估结果的建议，也可以选择我自己。在我上传的这个示例中，您会发现JMP建议和我的第二选择都保存在左上角的数据表中。请帮助我选择正确的评估方法，因为两种方法的优化设置看起来都稍有不同，尽管我认为这些值对于两种评估方法都很好。
提前致谢！
苏
@martindemel
回复：通过定制设计评估结果最佳模型的选择并不总是很清楚。您包括了许多高阶术语，其中只有少数可能处于活动状态。我将JMP Pro 15中的通用回归平台与自适应LASSO方法一起用于基于最小AICc的术语选择。这是Prediction Profiler，拟合后的模型另存为列公式。
我在数据表中附加了用于拟合的脚本，在列中附加了用于测试的模型公式。
回复：通过定制设计评估结果只需补充一下，就可以确定一个好的模型。我建议确认应该产生预期结果的设置和会产生不良结果的设置的预测。好的模型可以预测好的和坏的结果。
回复：通过定制设计评估结果非常感谢贝利先生！回复：通过定制设计评估结果您是否要在此处设置输出参数的合意性值，看看是否可以达到合意性等级“ 1”？还是有另一种方法来确认一个好的模型？回复：通过定制设计评估结果预测分析器是一种利用所选模型。我建议使用它来找到可预测最理想结果的设置，并设置可预测不理想结果的设置。
确认中该模型需要新的经验证据：使用两组设置来运行系统/过程，并确定平均结果是否与预测相符。这是确认我知道的唯一方法。
回复：通过定制设计评估结果放在 @马克贝利我以另一种方式引用我在伊士曼柯达公司任职期间曾与之共事的明智工程师的确认建议。他的名字叫戴夫·尼梅耶。断断续续的故障机制，您根本不了解根本原因。”
回复：通过定制设计评估结果我猜他的意思是，您可以通过使用这些最佳设置进行一两个额外的实验来检查最佳设置，以获得最理想的输出。然后，找到不良结果的设置（使用事件探查器），然后使用这些（通常）新的设置进行另一个或两个实验。
如果好设置和坏设置的实验都分别与每个设置的模型结果匹配，则可以判断出具有良好的预测和解释模型。如果您只能预测好的结果或不好的结果，则您的模型可能倾向于仅预测一个方面的好结果。如果您有罕见事件并使用全部数据来预测结果，则有时会发生这种情况。那些罕见事件可以被预测为“好”，尽管它们是“坏”，这仅仅是因为由于罕见性而导致预测这些错误所涉及的误差很小，即使您说一切都很好（也没有不良结果）。这是许多人陷入陷阱的话题。希望这可以帮助。
