我正在使用擬合模型來構建時間和一堆額外因素的回歸方程。 最終目標是在期刊中創建一個表格，其中評估了所有額外因素的預測方程，並顯示純截距 + 斜率 * 基於時間的方程。 例子：
dt = Open("$SAMPLE_DATA\Powder Metallurgy.jmp");
fm = dt << Fit Model(
Y( :Shrinkage ),
Effects(
:Formation Method, :Compaction Method, :Sintering Time
),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run()
);
PredForm = Arg(Arg((FM << GetPredictionFormula), 3),1);得出等式：
0.942161598883733 + Match( :Formation Method,
"Die", 0.0407171588498178,
"Extrusion", 0.0256123252434345,
"Isostatic", -0.0663294840932524,
.
) + Match( :Compaction Method,
"Cold", 0.594574663098895,
"Warm", -0.594574663098895,
.
) + -0.0742413463542265 * :Sintering Time
然後我們可以創建一個包含額外因素的表：
dtEquations = dt << Summary(
Group( :Formation Method, :Compaction Method ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" )
);
dtEquations << DeleteColumns(:N Rows);
那麼，我如何將方程寫入一個新列，它會查看（在本例中）前兩列並簡化計算 Match 語句，但將方程留給時間？ 最終目標：
如果所有靜態係數都減少到 1，那就更好了。
對於多個額外因素水平，整個過程需要是動態的，並且方程可以是共同斜率、共同截距，也可以是不同的斜率和/或不同的截距。
