三次样条是一种平滑、连续的函数，表示两个数值变量之间的关系。 它由一系列以分段方式拟合在一起的三阶多项式组成，条件是函数在结点或连接点处连续且可微。
联合管理计划在 Fit Y by X 平台中提供样条拟合。 例如，使用 Fitness.jmp 示例数据表，我可以通过 RunPulse 列拟合 Oxy 列的三次样条。
Spline Fit of Oxy by RunPulseSpline Fit of Oxy by RunPulseSpline Fit of Oxy by RunPulseSpline Fit of Oxy by RunPulseSpline Fit of Oxy by RunPulseRunPulse 对 Oxy 进行样条拟合
您可以通过单击“平滑样条拟合”的倒红色箭头热点并选择“保存系数”来获取多项式函数的系数。 生成一个新的数据表，其中包含一个 X 列，该列给出“RunPulse”值（在本例中），这些值被视为连接各个三次多项式函数的结。 数据表中的其余列是每个三次样条的系数：“A”是截距项，“B”是线性项的系数，“C”是二次项的系数，“D”是变量 (XO) 的三次项，其中 O 是区间开始处的结值：
为了更好地理解样条拟合的概念，我使用“Tables->Update”选项更新了系数表以包含“Oxy”值：
Updating the Coefficients tableUpdating the Coefficients tableUpdating the Coefficients tableUpdating the Coefficients tableUpdating the Coefficients table更新系数表然后我使用系数重新创建样条拟合，将多项式扩展到结点之外：
All cubic polynomial functions used to fit the splineAll cubic polynomial functions used to fit the splineAll cubic polynomial functions used to fit the splineAll cubic polynomial functions used to fit the splineAll cubic polynomial functions used to fit the spline用于拟合样条曲线的所有三次多项式函数
点和垂直虚线显示结点，各个多项式曲线用不同的颜色表示。 最后，当多项式在结处被截断时，您可以看到样条曲线自行拟合：
Truncated cubic polynomial functions defining the splineTruncated cubic polynomial functions defining the splineTruncated cubic polynomial functions defining the splineTruncated cubic polynomial functions defining the splineTruncated cubic polynomial functions defining the spline定义样条线的截断三次多项式函数在这里，您可以看到最终三次样条的每个部分，以及它们如何连接在一起。 希望这个解释能够解开三次样条的神秘面纱，并有助于理解这种平滑拟合。
我想在这篇文章中添加一些说明，以帮助消除有关如何评估本例中样条曲线拟合公式的任何潜在混淆。 从上面的博文来看，
对于除第一个观测之外的每个观测，“O”的值是 X = Xi-1 时的 X 值，其中“O”是 X 的值（导致 B、C 和 D 项实际上归零）。为了说明这一点，下面通过一个简单示例展示了如何在 JMP 中使用列公式来计算公式：
希望这可以帮助！
@triunk您可以通过将建模类型指定为数字（即使是字符）来“欺骗”JMP，在某些情况下，根据您的分析情况，这对您有用（通常不推荐）。您是对的，在您描述的情况下，该选项仍然显示在 JMP 中“平滑”下方的区域中，但是，JMP 不会评估样条拟合的公式，因为变量的数据是非数字的。 这是我生成的一个示例：
当您测试分类变量对分类变量对结果的影响的调节作用时，我发现图形生成器的 JMP 中提供了三次样条选项，而结果恰好是...您猜对了...也是分类变量。 这有道理吗？ 那可能吗？
