大家好，
我是 jmp 的新手，因此我有一个非常基本的问题。
我正在使用 jmp pro 15 并执行了具有 7 个因素（6 个连续，1 个离散）的确定筛选设计。
为了评估其他程序中的结果，我想手动重新计算响应估计。
为此，我习惯了以下公式：
响应 = 拦截 + ...
sum_over_main_effects(factor * main_effect) + ...
sum_over_interaction_effects(factor1 * factor2 * interaction_effect) + ...
sum_over_quadrativ_effects（因子 * 因子 * 二次效应）
因此，截距、主效应、交互效应和二次效应由 DSD 给出。
在将它们与相应的影响相乘到 -1 和 +1 的范围之前，对这些因子进行了归一化。
对于离散因子的影响，只要离散因子处于活动状态，我就会添加因子估计。
但是，我根本无法重新创建响应估计。
你能告诉我从参数估计中计算估计响应的正确方法吗？
谢谢你的帮助！
我相信您可以使用自定义设计平台构建相同的模型（以相同方式填写因子和模型部分），然后在制作表格之前检查模拟响应。这样，使用可以复制和粘贴的适当公式创建“Y 模拟”列。
感谢您的回复！
我刚试过这个，奇怪的是它似乎不起作用。
但是，如果您知道正确的映射，理论上计算线性模型的模拟响应应该非常简单。
你知道，DSD 的因子估计值说明了什么吗？ 这是响应与相应因素之间的商吗？
Fit Definitive Screening 平台实际上是一个模型选择平台。 单击“创建模型”或“运行模型”以在“拟合最小二乘”平台中完成回归分析。 所以参数估计只是回归系数。 您看到的差异可能是由分类因子的参数化引起的。 连续因子水平是“编码的”（不一定是你提到的“标准化”），并且这里解释了分类因子水平.
