フィットモデル-「多項式から次数へ」の質問こんにちは、
モデルを構築する簡単な方法を見つけようとしています。過去に、4次多項式は通常、ウェーハ表面のパラメータによく適合することを学びました。私がやりたいのは、X座標とY座標に応じてKLA i4ウェーハで測定された温度の4次多項式を見つけることです。モデルには、4次までのXおよびYの個別の因子と混合（交差）因子が必要です。「Fit Model」で「Macro」機能を使用すると、混合条件が得られません（他のオプションも試しました）。
「多項式から学位」の使用例：
X_座標
Y_座標
X_Coord * X_Coord
Y_Coord * Y_Coord
X_Coord * X_Coord * X_Coord
Y_座標* Y_座標* Y_座標
X_Coord * X_Coord * X_Coord * X_Coord
Y_座標* Y_座標* Y_座標* Y_座標
不足しているのは、混合（交差）用語です。
X_Coord * Y_Coord
X_Coord * X_Coord * Y_Coord
X_Coord * Y_Coord * Y_Coord
X_Coord * X_Coord * X_Coord * Y_Coord
X_Coord * X_Coord * Y_Coord * Y_Coord
X_Coord * Y_Coord * Y_Coord * Y_Coord
もちろん、1つずつ追加することもできますが、エラーが発生しやすいようです。
これを行う方法の提案はありますか？
Re：モデルの適合-「多項式から次数へ」の質問4次多項式と3次との相互作用は一般的ではないので、データを過剰適合させないように注意する必要がありますが、これを実行する場合、クリック数を最小限に抑えてもそれほど難しくありません。
すでに見たように、多項式から学位マクロを使用して、最大4次の多項式を得ることができます。次に、3次までのすべてのX効果を選択してから、列リストのY列を選択し、次にCrossを選択します。最後に、3次までのすべてのY効果を選択してから、列リストのX列を選択し、次にCrossを選択します。
それはあなたが探しているすべての効果を得るでしょう。
