JMP 預測刻畫器是 JMP 中 20 多個地方提供的一個選項，可使用 DOE、觀察和公式數據來可視化和探索模型並做出決策。
查看如何：
- 解釋顯示 X 和 Y 變量的每個組合的輪廓軌跡，黑線顯示預測的 Y 如何隨著 X 的變化而變化
- 了解 X 軸如何顯示因子、輸入變量、X 列、自變量、項和過程參數
- 了解 Y 軸如何顯示響應、輸出變量、Y 列、因變量和結果
- 檢查預測值的 95% 置信區間
- 對於連續的 X 變量，您會看到一條藍線和陰影區域
- 對於分類 X 變量，您會看到誤差條的高度
- 檢查 X 的當前值作為垂直虛線和 x 軸上的紅色文本
- 檢查 X 的當前值的預測 Y 作為水平虛線和 Y 軸上的紅色文本
- 檢查預測 Y 的 95% CI 作為 Y 軸上的藍色文本
- ID重要的重要模型因素（陡度）
- ID 效應顯著（主要、二次、相互作用）
優化將優化響應的因素設置的意願和 ID 組合
- 定義需求
- 記住設置
- 鎖定因子設置（重置因子設置
- 處理多個響應
保存預測值- 保存到 JMP 公共
安德里亞回答的問題@andreacoombs1和邁克@MikeD_Anderson在現場網絡研討會期間：
問：吸引力下降說明什麼？ 這是否意味著我們更難滿足分析器中指定的條件？
答：合意性降低意味著當前的因素設置不能完全滿足用戶設置的期望結果。 完美的條件實際上可能是不可能的，因此合意性更多是一種定性測量。
問：如果我最大化 %FPY 或其他以 %age 為單位的響應的合意性，我如何在不超過 100% 或低於 0% 的情況下限制最大合意性？ 它只是匹配目標嗎？
答：您需要對 y 使用變換或更改模型正在使用的分佈。 適用於 y 的變換可能是 Logit Percent 或 Logistic Percent。
問：JMP 是否根據數據估算模擬因子的標準差？ 我知道您可以從生產數據中輸入您的 SD。
答：是的，這是起點，您也可以手動調整它。
問：您能否解釋一下紅色三角形下方的“評估變量重要性”選項，以及該選項下的不同選項？
A：從高層次上評估變量重要性，正如它所說的那樣——幫助您確定重要的變量。 詳細信息已記錄這裡.
問：如果我想將變量推近 LSL，我可以使用合意性嗎？ 例如，在製造業中，我們希望將產品規格推向更接近最低規格的水平，以獲得更多利潤。
答：您可以將意願設置為“最小化”，然後設置意願的下限以匹配您的規範限制。
問：能否將預測公式從一個文件複製到另一個文件？
答：是的，使用 JMP Pro 中的 Formula Depot。您可以在編輯下的公式列上使用右鍵單擊選項，然後選擇複製列屬性，然後從那裡進入另一個數據表並右鍵單擊並選擇粘貼列屬性。 （這將引入列公式以及列中的任何其他屬性）。
問：什麼是互動？
答：相互作用是兩個因素的綜合影響。 從數學上講，它將作為模型中的一項顯示為“因素 A * 因素 B”。 換句話說，交互作用描述了因子 A 在多大程度上依賴於因子 B 的水平相對於 Y 響應，或者換句話說，等價地，因子 B 在多大程度上依賴於因子 A 相對於 Y 的水平。
問：能否將因素限制在一定範圍內而不是鎖定它們？
A: 是的，您可以添加線性約束。如果您的數據來自您為設計定義約束的設計實驗，則將自動應用來自 DOE 的約束。
Drag Linear Constraints拖動線性約束
Add Constraint Values添加約束值
問：有時您會通過正態分佈獲得超過 100% 的收益率。如何避免這種情況，以便 Prediction Profiler 不會為您提供非物理值？
答：例如，JMP Pro 廣義回歸建模功能允許您更改將其限制在 0 和 1 之間的響應分佈，從而避免了這種情況。
問：如果有人想將變量推近規格下限，他們將如何使用變量來做到這一點。
答：您可以從 Prediction Profiler 中拖動規格上限和下限，或者在 PC 上的 Prediction Profiler Desirability 區域中通過 Alt/Click 手動更改，獲取彈出窗口並在此處手動更改值和合意性。
資源
很棒的演示，感謝我的 JMP 同事！
外觀 > 適應 Y 軸在探索不同的設置並嘗試在每個單獨的圖表上同時保持所有內容可見時，是預測刻畫器中一個特別有用的選項。
我還想為那些有興趣進一步審查並有時擴展此處介紹的內容的人添加以下視頻參考：
使用模型可視化和仿真來理解您的模型
