やあ、
ラテン超立方体設計（3因子）を使用して一連の実験を設計し、すべてのシミュレーション（CFDシミュレーション）を実行しました。現在、ガウス過程を使用して応答を分析しています。
モデルレポートという名前の表の各用語はどういう意味ですか？
数値が大きいほど（たとえば、主効果の列にある）、因子が応答に対してより重要な影響を与えることを意味すると思います。 そうですか？ たとえば、この図では、より重要な要素は風向であり、分離距離の影響は応答に大きな影響を与えません。 この解釈は大丈夫ですか？
シータ列と全感度列をどのように解釈する必要がありますか？
分析方法は、相関方程式（モデル）だけでなく、問題の最も関連性のある要因を指摘する一種のスクリーニングも提供してほしいと思います。 ガウス過程よりもこれに適している可能性のある他の分析はありますか？
ガウス過程を使用したときにモデルが結果によく適合するかどうかをどのように分析する必要がありますか？基準または私が従うべき経験則？
私はJMPとGaussianProcessを初めて使用するので、質問が基本的すぎる場合はご容赦ください。
