预测公式 方程尊敬的各位，请帮助解决在对数据应用 RSM 后获得预测最终方程的问题。 我读过几篇文章，其中引用了具有常数和截距的不同术语的实际方程（附图），JMP 给出的方程仅具有数值（附图）。
回复：预测公式方程你好@阿夫南亚西尔,
在删除混合项 A*B 和二次项 A^2 和 B^2 之前，我建议使用拟合模型平台并测试 RSM 模型，但使用 GLM、GenReg 或逐步“个性”来查看 RSM 多项式展开中的哪些项在模型中确实不重要。 尝试一些其他方法来拟合数据，看看它们会给出什么结果。 如果它们都给出相似的结果，即 A*B 和二次项不显着，则将它们放入最终模型中。 如果数据是通过 RSM DOE 收集的，则不必通过同一平台进行分析。 您也可以通过其他方式进行分析。
希望这可以帮助，
DS
回复：预测公式方程谢谢您的详细回复。 正如我之前所说，数据回归图以线性方式解释数据，二次模型和其他多项式模型在参数估计中也被称为不显着。只有个体 A 因素和个体 B 因素被称为显着。 我的问题是，我是否需要在 RSM 模型中包含不重要的项（例如 AxB 或 A2B2）才能获得最终方程？或者我只添加重要的个体 A 和 B 因素？
回复：预测公式方程那么我是否需要在 RSM 中添加非显着参数估计值才能得到最终方程？或者我只需要跳过它们？因为如果我包含或排除不重要的参数，最终方程会发生变化。 谢谢
回复：预测公式方程抱歉我的无知，但你的一些信息是相互矛盾的。 您说您想使用 RSM 分析数据集中的数据（我认为内置于 JMP 模型构建中）...这包括主效应、二阶效应（2 因子相互作用）和二次效应（例如，A+B） +AB+A^2+B^2)。 该模型不分配二次交互作用（例如，A^2B、AB^2、A^2B^2），因为这些被假定为误差估计（我不会在这里争论这一点）。 在您上次的回复中，您认为该模型只是线性的？ 你还提到了“混合物”。 那么这是混合设计吗？ RSM 不是您通常分析混料设计的方式（具有相关约束）。
有几个想法：
1. 从饱和模型开始（分配所有自由度）。 通过删除不重要的项来简化模型（使用科学理论、R 方和 R 方调整值以及这些值之间的增量、标准误差和正态图来帮助选择重要因素）。 重新运行简化模型以获得残差来评估模型假设。 如果二次项不显着，请将它们从模型中删除。
2. 如果您确实正在优化以开发最佳预测方程，那么显着性并不是主要关心的问题。 这应该已经确定，所以现在您只需填充最佳设计区域的空间。
回复：预测公式方程你好@阿夫南亚西尔,
如果您对模型有先验知识，那么只需使用该函数形式即可。
例如，在物理学中，如果一个物体以一定的初速度（v0）从高度“h”落下，那么该物体的垂直位置（作为时间的函数）为（g是万有引力常数）：
y(t) = h + v0*t + (1/2)gt^2
如果您正在进行的实验涉及下落物体，那么您将使用这个方程而不是其他方程，因此它不是经验公式，而是第一性原理公式。 如果您有物理或化学的第一原理公式，请继续使用它。
但是，根据您所说的，听起来从之前的工作中您可以看出这是一个基于碱剂量和温度的线性模型，只是想检查是否存在任何交叉项或高阶项。 通过 RSM 运行它，您可以很好地了解哪些因素可能重要或不重要。 然而，您指向的 p 值更多地涉及参数估计值以及它是否落在 95% 置信区间内。 所以，这意味着参数估计不是很好。
如果您想知道某个术语（例如 A*B 或 A^2 或 B^2）是否应该出现在模型中，我建议通过“拟合模型”平台中的逐步或 GenReg Personalities 运行它。 您还可以尝试 PLS 或 GLM 个性，看看您会发现什么。
例如，通过 Big Class.jmp 示例数据，您可以使用身高和体重作为“A”和“B”来运行年龄 RSM。 如果您这样做，效果摘要图会告诉您哪些因素（和组合）是相关的（如果它们的 P 值 << alpha）。 这些是您想要查看的 p 值类型。
对于您的工作，听起来像您的反应，SCOD 增加仅线性依赖于温度和碱剂量。 无论是最简单的模型还是您可以验证的模型，都一定要采用它。
最后一点建议，如果您有一个小数据集，您可能想要验证模型，您应该查看自动验证 JMP 插件，看看这是否可以帮助您。
希望这可以帮助！，
DS
回复：预测公式方程你好@SDF1先生/女士。 非常感谢您的详细回复。 是的，RSM 是指响应面模型，我对根据我的数据将要使用的模型有先验知识。 为了进行交叉检查，我的主管通过另一个软件运行了相同的数据，该软件确认了数据以线性方式（递增方式）运行，并且 JMP 中的回归图也以线性方式解释了数据。 如果我包含所有术语或说自变量及其混合物，则方程会变得更加复杂（附图）并被列为不显着，所以基本上我没有将它们包含在运行 RSM 中，因为它们被描述为不显着。 因子 A、B 显着，而 A*B、A2 和 B2 被称为不显着（附图）。那么我是否还必须运行不重要的项才能获得完整的公式？如果我添加所有项，那么我将如何表达最终方程（附图）？
回复：预测公式方程你好@阿夫南亚西尔,
只是为了确定一下，当您说将 RSM 应用于数据时，您指的是响应面模型吗？ 在应用该特定模型之前，您是否先验地知道这是要使用的正确模型，可能来自已知可模拟特定行为类型的物理或化学方程？ 如果不是，选择该特定模型的理由是什么？ 如果它不是基于物理/化学模型，我建议使用 GenReg 进行分析，因为您拥有 JMP Pro，所以您可以这样做。
您显示的模型看起来不像完整的 RSM，因为如下面的等式所示，您的模型没有混合项 A*B 并且缺少二次项之一。 否则，你的方程完全没问题。 您有截距、第一个数字、碱剂量依赖性的斜率、温度依赖性的斜率以及温度^2 依赖性的斜率。 其他项是否因为对模型没有贡献而被删除？
您始终可以手动输入其他术语以获得完整的 RSM 并重新运行模型。 注意事项：请注意模型中包含的项数，以免过度拟合。 您当前的模型包含三项，因此您的数据表中至少需要 4 行，以确保您至少拥有一个自由度。 如果您尝试预测结果，您需要在一些未用于拟合模型的数据上进行测试，或者至少进行一些验证运行以确保您的模型是正确的。 如果数据表中有足够的行（可能>100 左右），您也许能够进行交叉验证并找到最适合的经验模型。
希望这可以帮助，
DS
