多変数補間（モデリング？）5つの入力変数（i1、i2、i3、i4、i5）と2つの出力変数（o1、o2）を持つシミュレーション出力の大きなテーブルがあるとします。
ここで、出力番号のペア（たとえば、（5,17））があり、i1からi5までのかなり良い値を見つけたいと仮定します。これにより、それらをシミュレーションに戻すと、（5、 17）出力として。
JMPはこのようなことをしますか？
分析データ表他のRe：多変数補間（モデリング？）基本的に、実行する必要のある2つのステップがあります。
1.複数のJMPモデリング手法の1つを使用して、データと実際の問題に対応するモデルを構築します...それらには多数の方法があります。
2.これらの各モデリングプラットフォームには、出力変数の値を提供する入力変数レベルを「検索」する機能を備えた予測プロファイラーと呼ばれる機能があります。
または、すでにモデルがある場合は、スタンドアロンのJMP PredictionProfilerを使用してください。
Re：多変数補間（モデリング？）「モデリング手法」とは何ですか？ それは、標準最小二乗法、ステップワイズ法、マノバ法などですか？ それとも私は間違った場所を見ていますか？ 線形補間のように機能するものを期待しています。
最小二乗近似を実行しましたが、赤い三角形の下に予測プロファイラーが表示されません。
Re：多変数補間（モデリング？）[分析]> [モデルの適合]を実行する場合モデルと応答変数を入力します。 各応答の横にある赤い三角形をクリックします。ファクタープロファイリング>プロファイラー
Re：多変数補間（モデリング？）モデリング方法では、はい、標準最小二乗法、ステップワイズ法、またはパーティションなどの非線形法、およびJMP Pro、ブートストラップフォレスト、または一般化回帰プラットフォームのペナルティ付き回帰法のいずれかを使用している場合。 これらの各経路には、ワークフローの一部として、同じワークフローでプロファイラーを使用してモデルの選択から評価、予測に進むオプションがあります。
「線形補間」と言うと、何が得られているのか100％わかりませんが、プロファイラーが概念的に行うことは、n次元の因子空間をn次元の表面として扱い、最適化アルゴリズムを任意の時点で停止できるようにすることです。プロファイラー設定内で指定した応答の最大の望ましさを満たす因子空間で。 最適な因子設定の周りの応答曲面を視覚化するために、表面プロットを含めることもできます。 組み込みのシミュレーション機能もあります。 探索と視覚化のためのプロファイラー内の多くのオプション。
私はバージョン1からJMPユーザーでした...そして言うのは安全だと思います...少なくとも多くの人にとって、今日までのJMPのPrediction Profiler機能は、JMP全体で「キラーアプリ」を定義するものの1つです。生態系。
Re：多変数補間（モデリング？）精神的/知的に資格のないことをしようとしているのかもしれません。
この画像（Googleで見つけた）の青い点のようなデータがあるとします。
https://www.researchgate.net/profile/Michel-Bercovier/publication/280567956/figure/fig2/AS:640636273303552@1529750998054/Planar-mesh-and-3D-surface-interpolating-3D-points-and-tangent- planets-at-the-mesh.png
...そして黄色の領域の新しいポイントのz値の束を補間できるようにしたいと思います。 ポイント間のセクションを平面として（三角形分割を使用して）作成できるため、線形です。
基本的に、このプロセスは何と呼ばれていますか？ モデリング？ 私はそれを行う方法について学びに行くことができてうれしいです、私はどこから始めればよいのかさえ知りません。
（注：最終的には2次元以上でこれを実行したいと思います。）
