如何在全因子设计中拟合非线性效应？亲爱的 JMP 社区成员们，
您能在全因子设计中观察到非线性效应吗？
经过分析，发现某个值（AGC%）对Y变量（特征总数）没有显著影响。
在最大化可取性之后，建议 AGC 的值设为 1000。
然而，当我查看这些点并将它们绘制在曲线上时，它们接近二次效应（当假设它是线性效应时，这可能导致对该 Y 变量的影响不显著）。这也会对结果产生影响，因为根据曲线上的点，我不会选择 1000%，而是选择 400-600% 之间的值作为 AGC 目标。
现在我的问题是，这些二次效应是否也可以在全因子设计或其他筛选设计中表示，以便在计算重要性和说明可取性时考虑它们？
提前致谢！
额外信息：
基础数据分析与建模实验设计回复：如何在全因子设计期间拟合非线性效应？大多数模型选择标准和效果测试都会支持非线性模型，正如您的图表所示。
全因子设计意味着您已包括代表所有因子水平的所有可能组合的运行。您的 X 有五个水平；没有其他因子。
