你好，
我對 JMP 還很陌生，但我正在嘗試確定非線性系統建模的最佳方法（產生 DOE + 模型擬合）。
背景：長話短說，我有一個很大的實驗空間，我正在嘗試建模（10 個離散變數 + 10 個連續變數）。在開始完整的實驗之前，我正在使用子集（1 個離散變數 + 5 個連續變數），以確保在擴展實驗空間之前正確地對系統進行建模。
我首先使用一個簡單模型產生 DOE，其中包含主項 + 2 次交互項 + 2 次方項。運行 DOE 後，我得到了一個非常適合所有效應都很顯著的模型。
當我使用“預測分析器”時，我知道我的模型過度擬合了數據的某些部分，這導致了物理上不可能的預測。我的目標是建立一個在整個實驗空間中盡可能準確的模型。請參閱下面的螢幕截圖，解釋一些未準確建模的邊緣情況：
我目前的立場總結：
- 我知道我的答案有統計上顯著的曲率（基於我的第一個 DOE）
- 我從物理學中知道，當我的連續變數趨向無窮大時，反應應該漸近接近 0（反應不可能為負）
- 可能會有一些交互項，但我想知道這些項是否也被用來過度擬合我的回應中的曲率。在我相信存在重要的交互項之前，我需要更多的證據。
我目前的模型在 90% 的情況下都是準確的，但我知道會產生一些邊緣情況，因為二次項無法準確地模擬漸近響應。我假設，如果我在二次區域的最小值附近添加更多數據點，模型將會平滑並更接近現實，但我想最小化獲得良好模型所需的數據點數量（特別是在添加更多變量之前） 。產生漸近響應 DOE 的正確方法是什麼？
謝謝！
