2因子実験計画のモデルの適合2因子実験計画（2因子）のモデルを適合させようとしています。 これは、DC Montgomeryの本の問題5.4です（実験の設計と分析第8版第5章。化学プロセスの収率が研究されています。 最も重要な2つの変数は、圧力と温度であると考えられています。 各要因の3つのレベルが選択され、2つの複製を使用した要因実験が実行されます。 歩留まりデータは次のとおりです。
この問題の解決策は、温度と圧力が「公称」に設定されている場合に満たされます。 それらを「連続」に設定することを期待していましたが、そうすると、ANOVAは間違っています。
1）適切なANOVAと適切な推定値を取得するために、因子を「連続」ではなく「公称」に設定する必要があるのはなぜですか？
2）データから回帰モデルを見つけたい場合は、温度と圧力を「連続」に設定する必要があります。 どうして？
分析Re：2因子実験計画のモデルの適合私は正確で完全な問題のコンテキストに精通していないので、ここで推測しているだけです... JMPでは、変数は、それらのタイプのデータの分析モデリング方法と多かれ少なかれ一致するさまざまなデータタイプを持つことができます。 JMPでは、これらのデータ型の一部（ただし、すべてではありません...これがJMPをこのような便利なアプリケーションにしている理由です！）には、「公称」および「連続」というラベルが付いています。 おそらく、本の問題で読んでいるのは、「公称」は、JMPで使用されているデータ型ラベルではなく、調査中の製造プロセスの優先設定または現在の設定を指しているのでしょうか。
問題に示されているこれらのタイプの実験的要因は、通常、JMPデータ型の意味で「連続」と見なされます。これにより、さまざまなモデリング方法が開かれます。その1つは、JMPの標準最小二乗法と呼ばれます。ターンは古き良き線形回帰モデルにつながります。
Re：2因子実験計画のモデルの適合データセットを分析する方法は複数あります。 必ずしも「間違っている」とは限りません。 ANOVAアプローチでは、推定しているのはモデルの各項の効果です。 参照している2因子実験の場合、各因子には2自由度（またはモデル効果の場合は8）があるため、モデルは次のようになります。
Y = T + P + TP +エラー
分析に回帰を使用する場合、各因子の2つの自由度を線形効果と2次効果に割り当てることができます。
Y = T + P + TP + T * T + P * P + E
Re：2因子実験計画のモデルの適合両方の質問に対する答えは、JMPのワークフローによるものだと思います。
ANOVA（分散分析、サンプル内のグループ平均間の差）を実行する場合：
Xが名目上の場合、Xの異なるグループは存在する（または明確な）だけです。
したがって、「fit x by y」で名目上のXを使用すると、ANOVAになります。
x値で計算できる回帰ニーズ。 これは、連続xの場合のみです。
xとyのデータ型を使用して、実行する分析をJMPに指示するだけです。 プラットフォーム「fityby x」を開始するときは、左下の画像をご覧ください。 これは素晴らしく効果的なインターフェースであり、JMPがモデリングタイプに適したメソッドを提供できるようになると思います。 ただし、慣れるまで少し時間がかかる場合があります。
