這確實非常有用，尤其是在塑膠行業。我也希望看到類似的非線性數據或曲線的控制極限。如果您知道一個好的起點，請發送連結！謝謝。
這是關於如何將分段連續函數擬合到資料集的一系列部落格文章中的第一篇。我將在每篇文章的開頭提供所有其他附帶文章的連結。這些系列涵蓋：
那麼就讓我們開始吧！
介紹
最近有人問我JMP是否可以進行分段分析，也就是幾種不同類型的曲線參數化地擬合資料集的不同區域。這不僅涉及找到每個擬合段的正確參數，還涉及沿 X 軸調整斷點位置。我可以設想在 JSL 中執行此操作的方法，但我想使用 JMP 中的非線性點擊功能，而不是編寫和偵錯程式碼。我們怎樣才能做到這一點？
一個測試問題
下圖顯示了一些範例資料。
Figure 1: Sample Data Set圖 1：範例資料集
這種類型的資料可能由多種類型的資料中的任何一種產生。您的數據可能看起來像這樣，也可能看起來完全不同。關鍵是我們可能希望用幾個不同的多項式建立一個模型，每個多項式對於給定的資料區域都有效。
出於本部落格系列的目的，我們假設這些數據來自拉伸試驗機。在這種情況下，X 可能是施加到測試樣本的拉力，Y 是測試樣本的應變（或偏轉或拉伸）。我們可能對此資料的幾個特徵感興趣，例如：
- 儀器讀取的初始測量 Y（即偏轉）。這可能表示需要校正的測量偏移。
- 曲線線性部分的斜率（例如，代表樣本的彈性模量。）
- 開始屈服測試樣本所需的力的大小（即直線開始彎曲的位置，表示零件的屈服強度。）
- 樣本在其彈性範圍內拉伸的距離。
對於本範例，我們可能決定將資料劃分為五個區域，如下圖 2 所示：
Figure 2圖2
你會怎樣做呢？下週跟我一起了解使用 JMP 非線性求解器平台的方法！
