如何在分析中使用擬合模型獲得 DOE 設計的預測公式你好，
我手動進行了實驗設計並將其貼到 JMP 表中，而不是使用 JMP 中提供的 DOE 設計工具。
在添加所有必需的響應後，我運行擬合模型來分析數據並獲得模型公式。 我使用巨集中的響應面建立了模型效果。
運行後，我檢查了公式，但它不是我預期的形式。
例如，我將溫度範圍設定為 100 到 140 之間，中心點為 120。 所以這個等級可以透過(溫度-120)/20編碼在-1和1之間。
我預計我會得到編碼形式的預測方程，但我得到的是具有不同常數的公式。 您能讓我知道如何解決這個問題嗎？ 謝謝你的幫忙！
此致，
實驗設計回覆：如何在分析中使用擬合模型獲得作為 DOE 設計的預測公式對於不清楚的描述表示歉意。 左一和右一來自相同的實際值。 不同的是，左邊的資料表是用DOE響應面工具產生的，右邊的資料表是我自己錄入的。 然後，我用響應曲面模型運行擬合模型。 我認為兩者的預測表達式應該看起來相同，因為我使用了相同的實際值和回應值。 它們看起來不同，但我確認預測值是相同的。
那麼，這種差異是不是因為後台的程式碼中有重寫DOE預測表達式的程式碼呢？
是的。 我正在檢查效果的顯著性並將模型簡化為顯著項。 在繼續之前，我想確保以後不會犯任何錯誤。 我對這個程式還很陌生。 請理解我的處境。 感謝您的評論，它很有幫助。 也感謝您分享您編輯的文件。 我可以學習你打開的其他功能。 這對我有很大幫助。
此致
回覆：如何在分析中使用擬合模型獲得作為 DOE 設計的預測公式感謝您新增 JMP 表格。 我不明白你的問題...該模型將以用於分析的任何級別編寫。 因此，如果左側（螢幕截圖）是實際值，右側是編碼級別，那麼模型當然會有所不同。 請注意，β 係數會乘以各項，因此在編寫模型時必須根據實際水平調整它們。 它們被編碼以標準化斜率，以便可以比較它們的顯著性。
一個很好的測試是將預測公式保存到表中（“響應產量”旁邊的紅色三角形）>“保存列”>“預測公式”。 完成此操作後，您可以輸入重要因素的值（只需在表中新增一行），JMP 將使用已儲存的模型預測結果。 結果有意義嗎？
我查看了您的資料集，但不確定您是如何得到您所做的模型的？ 您是否分析了影響以確定哪些影響是顯著的，然後將模型簡化為顯著項？ 我可以看到你所包含的一些條款效果不大。 還有一些時髦的殘留物。 看起來生物量和溫度的影響最大。 IL 和時間可能與生物量相互作用，但其主要影響可忽略不計。
我運行了未編碼和編碼的擬合模型（減少模型後）並將預測公式保存到表中。
回覆：如何在分析中使用擬合模型獲得作為 DOE 設計的預測公式你好，
感謝您為我提供了很好的解釋。
我還是很困惑。 那麼，當我使用DOE工具設計實驗時，將beta係數轉換回原始水準是否有效？
我附上了我的文件和捕獲的預測表達式。 左圖是我使用 DOE 工具時的表達，右圖是我透過手動設計的實驗運行所得到的結果。
我想應該是一樣的。
此致
回覆：如何在分析中使用擬合模型獲得作為 DOE 設計的預測公式首先歡迎來到論壇。 其次，如果您可以將 JMP 檔案附加到您的貼文中，這對我們很有幫助（您可以將其匿名）。
當您執行擬合模型時，JMP 將分析資料（在背景編碼），然後將 beta 係數轉換回表中的原始水準設定。 如果您想要編碼模型，則應該在運行擬合模型之前對層級進行編碼。 編碼應以 0 為中心等距，例如，-1,1 表示 2 級因子，-1,0,-1 表示 3 級因子）
