如何根据多个模型的规格限制对它们进行逆向预测亲爱的 JMP 社区，
我需要你的帮助。基于 DoE 分析，我研究了 6 个输入参数/因素的影响、它们的交互效应以及对 30 个不同输出参数的二次效应。因此，我在拟合模型平台上创建了 30 个模型。
这 30 个输出参数中的每一个都有一定的规格限制。我必须评估每个输入参数的范围，这会导致输出值落在规格限制内，同时将所有其他输入参数保持在特定条件下。 JMP 中的逆预测功能有很大帮助。然而，手动执行所有这些步骤（针对每个输入参数和 30 个不同的模型）需要太多时间 (30*6 = 180)。有没有办法自动化这个过程（也许在 JSL 中？）
一切顺利！
质量和工艺工程回复：如何根据规格限制跨多个模型执行逆向预测我真的很喜欢你的想法。 特别是我认为我可以将它用于我目前面临的另一个问题。 但是 JMP 只允许计算 CI 而不是预测区间。 为了避免这个问题，我调整了预测 SE 公式，并使用调整后的 SE 公式再次绘制探查器中的所有内容。 我面临的问题是选项逆预测不再可用。
使用你的方法只允许我考虑模型的平均预测而不是模型的不确定性。
也许您或其他人有另一个好主意来规避该问题？ 
回复：如何根据规格限制跨多个模型执行逆向预测我想你可以为此使用探查器。你可以试试：
- 在 Column Info 中，设置所有输出列的响应限制
- 如果您在设置响应限制之前执行了拟合模型的所有模型的预测公式，则需要在此处设置它们。
- 如果您有很多限制，包括变量的下限和上限，则如果每列都在限制范围内，您可能会创建一个为真的列。
- 从图形菜单打开探查器，添加所有预测列和限制列（如果您对 y 变量做了一个）
- 启用意愿函数并确保它们符合您的规范
- 优化合意性
我知道这与您使用的平台不同，但本次演讲提供了一个以类似方式使用探查器的示例。您可以使用拟合模型平台中保存的预测公式来做同样的事情，您可能只需要添加
优化多元模型：从数据收集到最佳条件和评分模型 (2021-US-45MP-927)
