具有多個 x 變數的「擬合曲線」建模你好，我是一個沒有統計經驗的初學者。
我的問題是我有單列 y 值和 6 列 x 值。 假設 Y 是由 6 個 x 值的組合所引起的。
我試圖使用 x 參數得出一個多項式，對 y 進行建模。 我已經在 JMP（和 python）中使用最小二乘回歸成功地完成了此操作，但結果並不令人驚訝，因為我的數據絕對不是線性相關的。 根據我的理解，對於非線性擬合，擬合曲線是合適的。 但是，我不確定如何使用多個 X 變數來執行此操作，因為「擬合曲線」只接受一個。
有人能指出我正確的方向嗎？
消費者與市場研究回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模看起來因為我是新用戶，所以我無法存取私人訊息...
回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模我將向您發送私人訊息，因為此類對話不是本論壇的預期內容。
回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模謝謝你的建議。 我很想聘請顧問，已經與一些人聯繫了 Fiverr。 你知道還有什麼地方是個好地方嗎？
回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模您的短語“...沒有統計經驗...”讓我暫停並不再推薦任何更多的建模想法，而是推薦以下兩條路徑之一：
1. 聘請顧問與您一起完成這項工作……尤其是如果這是一項獨一無二的工作，並且您並不真正想要或不需要建立統計方法方面的能力。
2. 建立統計方法的基礎。 這有點像給你一輛閃亮的新車（統計方法），但你不知道如何駕駛。 您要求社區為您提供如何乘坐閃亮的新車從 A 點前往 B 點的說明。 因此，我為您提供的一個想法是完成 SAS「工業問題解決的統計思維」線上課程。 免費。 完成課程模組後，您將建立統計方法和 JMP 的能力。 這是課程主頁的連結：解決工業問題的統計思維
回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模另外，如果您認為在這裡開始一篇新文章更合適，請告訴我，因為在您非常有幫助的評論之後，我最初的目標肯定已經改變了。
回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模感謝您提供的重要資訊。
雖然我已經嘗試了標準最小二乘法，就像您假設的那樣，但在根據 P>|t| 僅選擇 4 個最合適的變數後，我得到了什麼東西，是帶有Adj的東西。 R 方僅 0.18。
也像您假設的那樣，我還沒有嘗試過線性模型的可能想法，因為我不知道您提出的事情，所以我非常感謝您。
您能否為我指出正確的方向，以找出如何轉換參數以獲得最佳擬合？ 就像我說的，我沒有統計經驗，所以我想要的只是參數的任意組合，以任何可能的方式對我的 y 值進行最佳建模，但不知道從哪裡開始。
回覆：使用多個 x 變數的「擬合曲線」建模「線性」一詞在統計學中可以有多種解釋。 在擬合模型平台中，標準最小二乘法（我假設您已經嘗試過？）個性，參數估計是“線性”的......不一定是響應。 如果對於一個或多個 x 的響應不具有「直線」性質，則參數中仍呈線性的多項式表達式可以提供足夠的擬合。 在這種情況下，建模者使用兩種基本技術... x 的變換（此處的Box Cox 方法可能有助於了解變換的類型？）或y 的變換，或估計線性多項式表達式中的高階項（三次、四次等） .)。 在使用 JMP 中的擬合曲線或其他非線性建模功能之前，您是否先嘗試過這些想法？ 擬合曲線和非線性平台使用的模型中參數估計值本身對於 x 變數是非線性的。 當然是有用的平台……但如果您還沒有這樣做，您可能想先用「線性」模型窮盡所有可能的想法。
