多變量插值（建模？）假設我有一個很大的模擬輸出表，其中包含 5 個輸入變量（i1、i2、i3、i4、i5）和 2 個輸出變量（o1、o2）。
現在假設我有一對輸出數字，例如 (5,17)，並且我想找到 i1 到 i5 的相當好的值，這樣如果我將它們放回模擬中，我會得到接近 (5, 17) 作為輸出。
JMP有類似的做法嗎？
質量和工藝工程回复：多變量插值（建模？）建模是人們用來創建圖片中顯示的表面的方法。 然後使用非技術“建模”的其他技術來創建預測。 這些可以像創建圖片這樣的可視化並直觀地從圖表中選取點一樣簡單。 在與 x 相關的多個維度中，這成為一個站不住腳的解決方案，因此您可以使用 JMP 預測刻畫器之類的工具來幫助進行預測。 預測刻畫器的核心是用於創建曲面的模型。 作為@馬克貝利建議，特別是對於像您的圖片所示的表面，高斯過程模型可能效果很好。 但你最終得到的具體模型取決於你......
如果你對建模一無所知，我有兩個想法：
1. 您是否想一次性解決該問題，並且不再期望使用這些方法？ 如果是的話，我的建議是聘請一名顧問來完成這項工作。 當您投入時間和精力從零開始解決問題時，您所花費的時間與聘請顧問的時間相當……而且您可能會在不知不覺中犯一些錯誤。 學習就是這樣發生的。 如果沒有，並且您想在這個領域建立自己的個人能力，請繼續閱讀。
2. 我猜你對統計方法和JMP知之甚少。 如果是這種情況，免費的 SAS 課程“工業問題解決的統計思維”是一個很好的起點。 從頭開始並完成整個課程。 然後努力解決你的問題。 這是課程的鏈接：解決工業問題的統計思維
回复：多變量插值（建模？）這都是建模，但你可以稱之為插值。 一種特殊的靈活且強大的插值器是高斯過程。 您可以閱讀有關它以及如何將其與 JMP 和您的數據一起使用的信息：幫助。
回复：多變量插值（建模？）我可能正在嘗試做一些我在精神/智力上沒有資格做的事情。
假設我有看起來像此圖像上的藍點的數據（我在 Google 上找到的）：
https://www.researchgate.net/profile/Michel-Bercovier/publication/280567956/figure/fig2/AS:640636273303552@1529750998054/Planar-mesh-and-3D-surface-interpolating-3D-points-and-tangent-網格平面.png
...我希望能夠在黃色區域中插入一堆新點的 z 值。 它是線性的，因為點之間的截面可以創建為平面（使用三角測量）。
從根本上來說，這個過程叫什麼？ 造型？ 我很高興去學習如何做到這一點，但我什至不知道從哪裡開始。
（注意，我希望最終在二維以上的情況下做到這一點。）
回复：多變量插值（建模？）通過建模方法，是的，標準最小二乘法、逐步法，甚至非線性方法（例如分區），如果您有 JMP Pro、Bootstrap Forest 或廣義回歸平台中的任何懲罰回歸方法。 作為工作流程的一部分，每個途徑都可以選擇在同一工作流程中使用 Profiler 從模型選擇到評估再到預測。
當您說“線性插值”時，我不能 100% 確定您的意思，但是，分析器從概念上講是將您的 n 維因子空間視為 n 維表面，並允許優化算法在任何點停止在滿足您在探查器設置中指定的響應的最大期望值的因子空間中。 您還可以包括曲面圖，以可視化最佳因子設置周圍的響應曲面。 還有內置的模擬功能。 Profiler 中有很多用於探索和可視化的選項。
我從版本1 開始就是JMP 用戶...我認為可以肯定地說...至少對於許多人來說，迄今為止，JMP 的預測刻畫器功能即使不是整個JMP 中定義的“殺手級應用程序”，也是其中之一生態系統。
回复：多變量插值（建模？）如果運行分析>擬合模型 輸入模型和響應變量。 單擊每個響應因子分析旁邊的紅色三角形 > 分析器
回复：多變量插值（建模？）什麼被認為是“建模方法”？ 是標準最小二乘法、逐步法、多元方差分析等嗎？ 或者我找錯地方了？ 我希望有類似線性插值的東西。
我剛剛進行了最小二乘擬合，但在任何紅色三角形下都沒有看到預測刻畫器。
回复：多變量插值（建模？）您基本上需要執行兩個步驟：
1. 使用多種 JMP 建模方法之一構建適合您的數據和實際問題的模型……有多種方法。
2. 這些建模平台中的每一個都具有稱為預測刻畫器的功能，它能夠“查找”將提供輸出變量值的輸入變量級別。
或者，如果您已有模型，則只需使用獨立的 JMP 預測刻畫器。
