預測過程對多個變量的影響嗨，大家好，
我有一個問題，希望 JMP 和社區能夠解決。
我使用粉末和粉末流變學進行增材製造，並使用 JMP 分析流變學數據。 我們的大多數原材料都需要經過處理才能在流程中流動，我可以從流變數據中看到未經處理和處理過的粉末之間的趨勢。 我有一個處理前後粉末的小型數據集，並且可以使用分區模型或神經網絡以一定的精度預測過程性能。
JMP 中是否有一種方法可以根據數據集預測“處理”對原材料的影響。
我正在使用標準的 JMP v15。
謝謝，
理查德
分析回复：預測過程對多個變量的影響也許我錯過了你如何陳述你的問題的一些東西，“JMP 中有沒有一種方法......” 那麼你的問題是關於嘗試估計“治療”與“未治療”的效果嗎？ 如果是這樣，只需在 JMP 的任何建模技術中添加一個參數，稱為“治療？”，具有“治療”和“未治療”兩個水平（如果使用線性建模方法，還有任何交互效應），您應該能夠估計那些參數只要你有足夠的自由度（你提到一個小數據集......所以 df 可能會成為一個問題）。 或者，也許我只是誤解了您提供的信息？
