这确实非常有用，尤其是在塑料行业。我也希望看到类似的非线性数据或曲线的控制极限。如果您知道一个好的起点，请发送链接！谢谢。
这是关于如何将分段连续函数拟合到数据集的一系列博客文章中的第一篇。我将在每篇文章的开头提供所有其他附带文章的链接。这些系列涵盖：
那么让我们开始吧！
介绍
最近有人问我JMP是否可以进行分段分析，即几种不同类型的曲线参数化地拟合数据集的不同区域。这不仅涉及找到每个拟合段的正确参数，还涉及沿 X 轴调整断点位置。我可以设想在 JSL 中执行此操作的方法，但我想使用 JMP 中的非线性点击功能，而不是编写和调试代码。我们怎样才能做到这一点？
一个测试问题
下图显示了一些示例数据。
Figure 1: Sample Data Set图 1：示例数据集
这种类型的数据可能由多种类型的数据中的任何一种产生。您的数据可能看起来像这样，也可能看起来完全不同。关键是我们可能希望用几个不同的多项式构建一个模型，每个多项式对于给定的数据区域都有效。
出于本博客系列的目的，我们假设这些数据来自拉伸试验机。在这种情况下，X 可能是施加到测试样本的拉力，Y 是测试样本的应变（或偏转或拉伸）。我们可能对此数据的几个特征感兴趣，例如：
- 仪器读取的初始测量 Y（即偏转）。这可能表示需要校正的测量偏移。
- 曲线线性部分的斜率（例如，代表样本的弹性模量。）
- 开始屈服测试样本所需的力的大小（即直线开始弯曲的位置，表示零件的屈服强度。）
- 样本在其弹性范围内拉伸的距离。
对于本示例，我们可能决定将数据划分为五个区域，如下图 2 所示：
Figure 2图2
你会怎样做呢？下周跟我一起了解使用 JMP 非线性求解器平台的方法！
