創建二因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）如何讓 JMP 僅針對我為已擬合模型擬合的模型手動選擇的兩個因素給出更清晰、更大、更簡單的二因素交互作用圖？
JMP 提供了一個分析器，就像這樣，但它是一個巨大的矩陣，坦率地說，如果你想很好地關註一個特定的兩因素相互作用，那麼它不是特別可讀。
我看不出有什麼辦法告訴它我不想看到整個矩陣並根據需要選擇因素。
使用原始數據在圖形生成器中創建會產生不同的結果，我不清楚為什麼（我是工程師而不是統計學家），但我懷疑這與 Fit 中交互配置文件中的模型有關模型區域不包括所有可能的模型項，因為許多模型項都是微不足道的。這是AB交互。它更大、更清晰，但根據擬合模型分析器，它是錯誤，非常錯誤。
實驗設計回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）你好@CanonicalHazard ,
如果您保存並使用了模型響應的預測公式，則應該可以使用圖形生成器來完成此操作。
作為示例，我使用了 JMP 示例索引中提供的數據集“2x3x4 Factorial”。
在構建模型時，似乎有兩個交互作用很顯著：
交互可以在“交互配置文件”面板中看到：
我保存響應 Y 的預測公式，並在圖形生成器中使用它，在圖形生成器中使用 X1 作為 X 和 X2 作為“覆蓋”角色變量，我能夠找到與之前看到的相同的交互圖：
我還可以使用 X2 作為 X 和 X1 作為疊加變量，即使 X2 是分類因子，因為該因子具有“值順序”屬性，因此 JMP 知道以何種順序顯示級別。 我最終得到了這個圖表，與之前“交互配置文件”面板中顯示的非常相似：
這裡使用 X3 作為 X 變量（並從圖形生成器中刪除點以使可視化更簡單）：
當然，您可以自定義圖表，刪除或保留點，更改顏色、可視化樣式…… 另請注意，圖表的 Y 範圍與預測的 Y 值範圍相同，以便您的交互具有相同的斜率和行為（並且不會產生誤導性的可視化）。
希望這個回答對你有幫助
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）謝謝。我發現這適用於許多數據集。由於某種未知的原因，它不適用於我的。
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）你好@CanonicalHazard ,
是否可以以匿名方式提供數據集？
使用相同的數據來研究這個主題以了解發生了什麼會容易得多。
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）你好@Victor_G ,
附件是一個實驗，因為它對每個因素都有第三級的附加元素。在“擬合最小二乘法”交互分析器中查看 CG 交互。如何在沒有所有因素的整個矩陣的情況下單獨將其彈出是我的目標。必須有一個命令可以執行此操作。保存 Y 預測公式然後使用圖形生成器不會重新創建探查器中顯示的內容。
分析器：
Y 預測公式的圖形生成器：
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）你好@CanonicalHazard ,
感謝您提供示例數據集，並對我的延遲表示歉意。
我發現了與您相同的結果，並且使用放大鏡工具，我可以在交互圖上看到您顯示線之間的交點位於C = 2 處，這確實對應於水平G 在82,5 和120 處的交點（不是45 和 120）。
我不明白為什麼我們無法重現“交互圖”中相同的圖表。 我認為這可能是由於對因子水平進行編碼時出現的問題，但我檢查了一下，這不是問題。
我一無所知，但這可能是由於第三（中級）級別的存在？ 對於涉及 2 級連續因子的設計，我能夠毫無問題地重現交互圖。
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）@Victor_G
感謝您的瀏覽。我寫信給 JMP 支持人員並得到了這樣的信息：“沒有辦法限制交互分析器僅包含矩陣中因素的子集。”我想我們已經知道了這一點，這就是嘗試重新創建它的原因。但這很好地證實了擬合模型中沒有隱藏的東西可以做到這一點。我回复它詢問手動創建，但尚未回复。
我還注意到競爭軟件可以做到這一點，並且提供與 JMP Interaction Profiler 完全不同的東西（有時）。
所以現在我在想，“使用什麼數學來創建這些交互圖？”對於平衡設計的兩級階乘（低實例數與高實例數相同），這非常簡單，但手工操作很繁瑣。如果它們不平衡或有第三級，則必須進行諸如加權之類的操作。
另外，我的基本理解是使用原始數據，而不是預測值。但我不確定。所以要考慮另一件事。當我有機會時，我會進行幫助文件、文檔和書籍搜索，以找到有信譽的來源或作者，解釋如何計算特殊情況（3 個級別、不平衡設計等）的交互圖。
與此同時，我想我可能會相信競爭性程序（我知道我很自以為是——但我正在向一位使用這兩種軟件程序的統計學家學習，而且那個人信任競爭性程序當前版本中的交互圖）。我的工作流程是在 JMP 中完成所有工作。然後，當我想要乾淨地報告某些內容時，我將使用另一個程序來製作更大、更清晰的交互圖。可能應該首先進行所有研究，但是我購買預編程軟件是有原因的！研究需要時間。 （至少對於我來說）。
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）你好@CanonicalHazard ,
太好了，如果您有任何關於如何重新創建交互圖的示例信息，請在這篇文章中告知社區成員，這對每個人都有啟發。
我同意你的觀點，你不需要任何模型或任何東西來繪製交互圖，你可以直接使用原始數據（並且先可視化，後建模更有意義）。
也許您可以將其他軟件之間的交互圖與我們使用圖形生成器“邏輯”執行的操作進行比較（使用響應作為 Y，一個因素作為 X，另一個因素作為“疊加”變量）？ 如果它們看起來相同，則可能需要搜索一些內容。
祝您研究順利！
回复：創建兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）你好@Victor_G ,
似乎有解決方案，儘管它相當複雜。來自 JMP 技術支持：
由於您擁有希望排除的所有連續變量，因此我認為以下方法應該有效。
如果您執行以下操作，我認為您將在圖形生成器中獲得與最小二乘報告中看到的相同的交互圖...
-- 像平常一樣運行模型並打開交互圖。
-- 單擊左上角的熱點，然後選擇因子刻畫 > 刻畫器以打開預測刻畫器（如果選中，則表示已打開）。
-- 現在轉到刻畫器並在按住 Alt 鍵的同時直接在 A 圖中單擊（以指定因子設置）。
-- 選中“鎖定係數設置”框並單擊“確定”。
--繼續對除您感興趣的兩個因素（D 和 I）之外的每個因素執行相同的“鎖定因素設置”操作。
-- 現在單擊與預測刻畫器關聯的熱點並選擇輸出網格表。
-- 打開圖形生成器並根據這個新表構建交互圖（即，響應為 Y，D 為 X，I 為疊加）。
-- 這應該與您在最小二乘報告中看到的圖相同，只是軸可能不同並且每條曲線都有跡線。 如果您願意，可以將軸從原始交互圖複製並粘貼到圖形生成器：
-- 右鍵單擊原始交互圖的 x 軸，然後選擇編輯 > 複製軸設置。
-- 在圖形生成器中右鍵單擊繪圖的 x 軸，然後選擇編輯 > 粘貼軸設置。
-- 對 y 軸執行相同操作。
下面是兩個因素 D x I 交互作用的響應 Y3 的示例——我用日誌（故障時間）轉換了 Y3：
使用本地數據過濾器：
該消息表明當模型包含非連續預測變量時可能會發生其他情況。當事情發生時我會處理它。
回覆：建立兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）這篇文章的開始是希望透過圖形產生器重新建立互動設定檔的子圖之一。
是否可以在圖形生成器中重新建立交互配置檔案的整個矩陣？
回覆：建立兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）嗨，霍吉！
是的，透過使用此線程中發布的手動方法。我按照發布的手動方法一次繁瑣地執行一項操作來做到這一點。又乏味了。我確信有人（例如我自己）可以編寫一個腳本來做到這一點。我還沒想嘗試。這是JMP 的弱點。簡化的交互作用圖是向其他人展示實驗的主要結論（和最佳因子水準）的好方法。僅分析器就需要一遍又一遍地左右拖曳才能看到此類交互作用的效果。惱人的。
我注意到在「擬合模型——生存或危險人格」中根本沒有交互圖。有人確實獲得了探查器，所以我在鎖定特定的生存率（例如 10% 失敗）後，一直在該線程中使用手動方法，然後鎖定任何其他因素，然後使用輸出網格方法。最繁瑣的部分是使用圖形產生器中的本地資料過濾器來消除網格表中的額外層級；回到線性模型或原始實驗中的任何級別數。
回顧我上面的筆記，由於我們使用的是探查器和輸出網格表，因此這些必須是模型的預測值。
我應該補充一點，在很多情況下我無法驗證結果圖是否準確。我使用了一個競爭程序來檢查，但我不知道哪個是正確的（我在其他方面的競爭程序中發現了幾個錯誤）。而且我不知道如何從頭開始。也許將任何鎖定因素設定為低點和高點之間的預測中間值的預測公式？
回覆：建立兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）請注意，透過預測刻畫器描繪的曲線取決於刻畫器中的目前設定。
例如，對於“ 2x3x4 階乘”，使用0, y, C ，曲線看起來與中的曲線相似
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Creating-two-factor-interaction-plot-without-the-full-matrix/mp/665355/highlight/true#M85368 ：
以下是該設定的一些其他互動設定檔： 1、x、D
Jmp 使用完整的預測模型來描述交互作用。
未依矩陣（分組依據）或 x 軸上的位置指定的變數取自預測刻畫器的設定。
另一方面，當您在 Minitab 中產生交互作用圖時，它會採用原始值。
透過對所有現有值取平均值來刪除未由矩陣（分組依據）或 x 軸上的位置指定的變數。
因此，如果您在預測刻畫器中選擇一些“平均值”，則 Jmp 中的交互配置檔案可能看起來與 Minitab 中的交互配置檔案相似。
回覆：建立兩因素交互作用圖（沒有完整的矩陣輪廓）可以使用以下程式碼建立“Minitab 版本”。
除了使用原始值之外，還可以使用預測值（-> 列切換器）。
要獲得 Jmp 互動設定檔的功能，需要一種為第三個（或一般而言：附加）維度指定固定值（來自預測刻畫器）的功能。
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Design Experiment/2x3x4 Factorial.jmp" );
myFit= dt <<
Fit Model(
Y( :Y ),
Effects( :X1, :X2, :X3, :X1 * :X2, :X1 * :X3, :X2 * :X3 ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Screening" ),
Run(
Profiler(
1,
Confidence Intervals( 1 ),
Desirability Functions( 1 ),
Term Value(
X1( 0, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
X2( "x", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
X3( "A", Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)
),
:Y )
);
myFit << Predicted Values;
dtLabels= New Table( "labels",
Add Rows( 3 ),
New Column( "variable", Character,Nominal,
Set Values( {"X1", "X2", "X3"} )
)
);
myDT = dt << Join(
With( dtLabels ),
Cartesian Join,
);
myDT << New Column( "Legend",
Character,
Nominal,
set each value( Char(As Column( :variable[] )[]) )
);
myDT << Graph Builder(
Show Control Panel( 0 ),
Variables(
X( :X1 ),
X( :X2 ),
X( :X3 ),
Y( :Y ),
Group Y( :variable ),
Overlay( :Legend )
),
Elements(
Position( 1, 1 ),
Points( X, Y, Legend( 1 ) ),
Smoother( X, Y, Legend( 6 ) )
),
Elements(
Position( 2, 1 ),
Points( X, Y, Legend( 2 ) ),
Smoother( X, Y, Legend( 3 ) )
),
Elements(
Position( 3, 1 ),
Points( X, Y, Legend( 4 ) ),
Smoother( X, Y, Legend( 5 ) )
),
Column Switcher( :Y, {:Y, :Predicted Y}, Title( "choose column" ) )
);
