알 수없는 여러 종속 변수에 대해 비선형 적합 모델링을 작성하는 방법 작업 표시 줄에서 모델 맞춤 버튼을 사용하면 자동으로 PCA에 선형 맞춤을 원한다고 가정하고 그 주위에 표현식을 만듭니다. 그러나 곡선 모델이나 다른 순서 맞춤을 원한다면 어떻게해야합니까? 모형의 개별 매개 변수를 로그 또는 검정력에 맞추는 방법이 있지만 전체 모형에는 적합하지 않습니다. 곡선 형 데이터에서 점프에서 생성 할 수있는 모델 유형을 표시하기 위해 자주색으로 조잡한 모형을 그리려고했습니다. 비선형 방정식도 뱉어 내고 싶습니다. 예측 식 대신 Y = 가로 채기 + a1X1 + a2X2 ... 등 Y = 가로 채기 + a1X1 ^ b1 + a2X2 ^ b2에 더 잘 맞는지 알아야합니다 ... 기타 여기서 b2는 정수가 필요하지 않습니다. Jmp에서 주성분 분석을 위해 비선형 예측 방정식을 만드는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
감사
자레드 
다시 : 알 수없는 여러 종속 변수에 대해 비선형 적합 모델링을 작성하는 방법불행히도 이것은 모델의 모든 매개 변수에 대해 단일 계수를 가정합니다. param A는 0.6 지수로 가장 적합하고 param B는 1.4 지수로 가장 잘 맞을 수 있습니다. 예측에 의해 실제의 이변 량 적합을 사용함으로써 모든 계수가 동일하다고 가정해야합니다. 또한 원본 매개 변수로 곡선 매개 변수로 포함 해야하는 다른 매개 변수가 생략되었는지 알지 못합니다. 이제 모델을 선형으로 맞추고 해당 조각을 구부 렸습니다.
다시 : 알 수없는 여러 종속 변수에 대해 비선형 적합 모델링을 작성하는 방법이 도구를 사용하여 모형 적합에 액세스 할 수 없지만 예측 된 데이터를 새 열에 저장 한 다음 예측 된 데이터와 실제 데이터간에 이변 량 플롯을 수행 할 수 있습니다.
다시 : 알 수없는 여러 종속 변수에 대해 비선형 적합 모델링을 작성하는 방법불행히도 귀하의 답변은 Fit Y by X 버튼에서 온 것입니다. 분석에서 모형 적합을 클릭합니다. 반응의 드롭 다운에 다항식 피팅이 없습니다.다시 : 알 수없는 여러 종속 변수에 대해 비선형 적합 모델링을 작성하는 방법안녕하세요,
빨간색 삼각형 드롭 다운에서 여러 가지 추가 데이터를 맞출 수 있습니다. 다항식 피팅의 경우 특히 '다항식 맞춤 (Fit Polynomial)'을 선택하고 원하는 데이터 유형을 선택하십시오. 적합치에 대한 방정식이 그림 아래에 나타납니다. 'Flexible'섹션에서 스플라인 맞춤을 선택할 수도 있습니다.
