我如何知道線性模型或非線性迴歸模型是否適合我的變數？你好，
我是 JMP 的初級用戶，因為我最近完成了 Coursera 提供的 DOE 課程。但是，我必須在我的專案中使用它，因此我嘗試使用 JMP 社群論壇來尋找我的回應。但是，在這種情況下，我找不到我正在尋找的回應。
我有一個包含 3 個變數和 2 個中心點的2 水準全因子設計。我考慮了 2 個重複，因此總共 20 次運行。我使用 DOE > 經典 > 全因子設計製作了資料表。用於分析我的數據：分析 > 擬合模型，個性：標準最小二乘法，重點：效果篩選。我的目的是知道我的變數是否適合線性模型或非線性模型？因為在Minitab中，我認為使用“變異數分析”，“二次項”顯示它是否顯著。我在 JMP 中嘗試了不同的宏，但據我所知，沒有人顯示出任何線性或非線性的跡象。
JMP，版本 17.2.0 (701896)
請附上我的數據表和擬合模型的螢幕截圖。
如果您在這種情況下幫助我，我將不勝感激。
謝謝你，
納菲塞赫
實驗設計回覆：我如何知道線性模型或非線性迴歸模型是否適合我的變數？你好維克多，
感謝您的全面解釋。
抱歉，我的數據表截圖有誤。但 .jmp 檔案是正確的。因為首先我嘗試附加資料表和分析的兩個文件，但我只能附加資料表。因此，請不要考慮之前有關我的數據表的螢幕截圖。
回覆：我如何知道線性模型或非線性迴歸模型是否適合我的變數？你好@Nafis1991 ，
好的，響應的值現在更有意義，我可以重現您的結果。因此，根據這些值和您的問題，我認為您可能對如何驗證迴歸模型以及需要注意的事項感興趣。有關於這個主題的大量資源可以深入研究：
要檢查您的模型擬合和假設，您可以查看：
如前所述， 失擬檢定有助於評估您的模型是否能夠很好地擬合資料。如果不是（由統計上顯著的p 值表示），這可能表示模型中可能缺少某個項（如高階項、交互作用或二次效應），或者某些項可能會被錯誤地添加到模型中。
有多種指標和統計數據可幫助您評估模型是否可靠且相關，具體取決於您的目標：模型的統計顯著性（ 方差分析 (jmp.com) ）、擬合摘要（R²、R² 調整、RMSE ） ，以及其他可能透過其他平台存取的指標（例如廣義回歸平台的資訊標準）...
"所有型號都錯了, 但有些是有用的」（喬治 EP 盒）：
請注意，您可以找到幾個同樣擬合的模型，因此將領域專業知識與統計數據結合使用可以幫助您比較並選擇最有趣的模型。只是為了說明，我在數據表中保存了 2 個腳本，顯示了 2 個相似但不同的模型（其預測公式添加在表中）：
- 「擬合最小平方法黏著面積 2 [完整模型]」：包含所有項的模型（主效應、2 因子交互作用與 1 個 3 因子交互作用）。
- 「擬合最小平方法黏著面積 2 [簡化模型 1]」：具有所有主效應和 2 因子交互作用的模型。沒有三因素交互作用。
您可以看到這兩個模型的結果非常相似，因此領域專業知識可以幫助您整理模型，或者您可以繼續使用兩個模型（或更多）。
希望這個（長）答案能回答您的問題（可能還有更多），
回覆：我如何知道線性模型或非線性迴歸模型是否適合我的變數？你好@Victor_G
非常感謝您如此完整的回覆。是的，這很有幫助。
最好的，
納菲塞赫
