你好，
我使用拉丁超立方设计（3 个因素）设计了一组实验，运行了所有模拟（CFD 模拟），现在我正在使用高斯过程分析响应。
模型报告表中的每个术语的含义是什么？
我认为数字越大（例如在主效应列中）意味着该因素对响应有更重要的影响。 是对的吗？ 例如，在该图中，更重要的因素是风向，并且间隔距离的影响不会显着影响响应。 这个解释可以吗？
我应该如何解释 theta 和总灵敏度列？
我希望分析方法不仅能给我相关方程（模型），而且是一种筛选，指出问题中最相关的因素。 有没有比高斯过程更好的其他分析？
使用高斯过程时，我应该如何分析模型是否与结果拟合得很好，有没有标准或者我应该遵循的经验法则？
我是 JMP 和高斯过程的新手，所以如果我的问题太基础，请原谅我。
我不懂流体力学。 如果我的回答对您来说没有意义，请随时发表评论。
您所说的重要性大部分是正确的，但可能不完整。 我圈出了您应该查看的所有数字。 它们包括主效应中的所有条目以及交互中的非对角线元素。 风向是最重要的单一效应，但风速和风向之间的相互作用似乎具有稍大的影响。 在这种情况下，即使风速的贡献相对较小，也不应该将其从模型中排除。 一般来说，我圈出的数字加起来应该是一。 所有主要效应和相互作用都会影响总体预测的不确定性。
可以肯定地说，在此示例中，间隔距离并不重要。 您也许可以通过删除它来了解它将如何影响预测。
我用 ”钻孔拉丁超立方体.jmp ”以样本数据为例进行说明。 请按照此页面查找数据：高斯过程模型的示例
首先，我向数据表添加一个新行。 这些值是各个列的平均值，从第一列一直到“Kw”列。 我隐藏并排除这一行，因此它不会进入我的分析。 稍后我将使用这一行来阐明我的观点。
我安装的模型与该示例页面上的模型不同。 我要拟合的模型将更适合本次讨论。 以下是我配置启动对话框的方法：
这是报告，看来胡相对来说不重要。
在排除 Hu 之前，我使用以下两个菜单项保存预测公式和方差公式。
您应该会在数据表中看到另外两列。 请注意，所有 Y 预测（除了我添加的行的预测）都等于相应的 Y，并且所有 Y 方差（除了我添加的行）均为零。 这就是我们应该从高斯过程模型中得到的结果。 （该平台有一个附加功能，对于这种情况，该声明不再成立。 但这超出了我们在这里讨论的范围。）
请注意，对于添加的行，预测和方差针对新的 X 值。 我选择的 X 值只是样本平均值。 您可以输入您感兴趣的预测值，如果您对多组 X 值的预测感兴趣，则可以输入多行。 只是不要忘记隐藏和排除添加的行，这样它们就不会影响推理。
现在我移除了 Hu 并安装了一个新模型。 这是对话框配置。
这是报告
我还保存了该模型的预测和方差列。 这是最后一行的屏幕截图。 我们可以看到方差“大”得多。
只是为了了解如果我删除一个重要的效果，它会变得多么错误。 我通过从第一个模型中删除“log 10 w”（最重要的一个）来拟合第三个模型。 这是对话框配置。
这是报告。
我还保存了该模型的预测和方差公式，这是最后一行的屏幕截图。 并注意方差增加了多少。
因此，对于您的数据，在决定是否要删除最后一个因素之前，您可能需要检查一下如果删除它，它将如何影响您的预测。
对于 Theta，我想不出任何具体的解释。 它们是模型参数；看具有连续预测变量的模型我圈出的那些数字，是根据参数计算出来的，更有趣，也更容易解释。
“总灵敏度”是相应行上主效应和交互效应下条目的总和。 也许人们可以从“边缘”的角度来解释它们？ 我对此不太确定。 但我想，如果一个人不想太深入地进行交互，那么它可能会很有用，但同时仅仅调出主效应下的条目是不够的。
以上应该回答了如何筛选的问题，并指出了重要因素。 我不确定是否有比高斯过程模型“更好”的模型。 但据我了解，它在计算机实验中的主要应用（例如与CFD相关的实验）的成功是因为它可以近似更复杂的数学模型（我猜他们指的是偏微分方程）。而且我不知道其他模型有这样的优势。
关于评估高斯过程模型拟合的质量，-2Likelihood 值可能有用。 但我对高斯过程建模上下文中的模型选择了解不够，我无法对此发表更多评论。
