擬合模型以進行兩因素實驗設計我正在嘗試為兩因素實驗設計（2個因素）擬合模型。 這是DC Montgomery書中的問題5.4（實驗的設計和分析，第8版，第5章。正在研究化學過程的產率。 人們認為兩個最重要的變量是壓力和溫度。 選擇每個因子三個級別，然後執行兩次重複的析因實驗。 產量數據如下：
當溫度和壓力設置為“標稱”時，可以解決此問題。 我原本希望將它們設置為“連續”，但如果這樣做，則ANOVA是錯誤的。
1）為什麼我需要將因子設置為“名義”而不是“連續”才能獲得適當的ANOVA和擬合估計？
2）如果要從數據中找到回歸模型，則需要將“溫度”和“壓力”設置為“連續”。 為什麼？
分析工具回复：為兩因素實驗設計擬合模型我對確切和完整的問題上下文不熟悉，因此只能在這裡猜測……在JMP變量中，可以有不同的數據類型，這些數據類型或多或少地與這些數據類型的解析建模方法保持一致。 在JMP中，這些數據類型中的某些（但肯定不是全部...這使得JMP成為有用的應用程序！）被標記為“標稱”和“連續”。 也許您在書中所讀問題中的“標稱”是指所研究製造過程的首選設置或當前設置，而不是JMP中使用的數據類型標籤？
從JMP數據類型的角度來看，問題中提出的這些類型的實驗因素通常被認為是“連續的”，這反過來又開闢了各種建模方法，其中一種被稱為JMP中的標準最小二乘...轉向會產生一個好的老式線性回歸模型。
回复：為兩因素實驗設計擬合模型分析數據集的方法不止一種。 不一定“錯”。 在ANOVA方法中，您估計的是模型中每個術語的影響。 對於您所指的兩因素實驗，每個因素具有2個自由度（或8個模型效果），因此模型為：
Y = T + P + TP +錯誤
如果使用回歸進行分析，則可以將每個因子的兩個自由度分配給線性和二次效應：
Y = T + P + TP + T * T + P * P + E
回复：擬合模型以進行兩因素實驗設計我認為這兩個問題的答案是：由於JMP中的工作流程。
如果要進行方差分析（方差分析，樣本中組均值之間的差異）：
當X為標稱值時，X中的不同組僅存在（或明確）。
因此，當在“以y擬合x”中使用名義X時，您將得出ANOVA。
回歸需求，您可以使用x值進行計算。 只有連續x才是這種情況。
只需通過x和y的數據類型，您就可以告訴JMP您要執行什麼分析。 啟動“通過x擬合y”平台時，請查看左下方的圖片。 我認為，這是一個很好且有效的界面，讓JMP提供適合您的建模類型的方法。 但是，可能需要一些時間來適應它。
