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.jmp 中的一阶模型与二阶模型

我该如何解释我的二阶模型显示预测因子和响应之间存在显著关系，因为我没有拟合度不足，而对于一阶模型中的相同数据，我却存在显著的拟合度不足。我该如何解释二阶模型提供了更好的数据近似值？我只是试图理解它，因为我目前对它只有基本的了解。提前谢谢。

实验设计回复：.jmp 中的一阶模型与二阶模型

你好@LocalTables505 ，

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拟合度测试有助于评估您的模型是否能很好地拟合数据。此测试的统计显著性 p 值表明模型误差远大于纯误差，并且您的模型可能不合适： https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/lack-of-fit.shtml

如果您的一阶模型对于您收集的结果/数据来说“过于简单”，则这种情况可能会发生在您的示例中，例如，如果您的数据中缺少一些用于建模曲率的项（通过二阶项、交互作用和/或二次效应）。
您还可以通过残差分析检查回归模型的充分性，检查回归假设是否得到满足，以及残差中是否检测到任何可能表明模型不足的模式： https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-regression/simple-linear-regression-assumptions.html

希望这个答案能帮助你理解，

回复：.jmp 中的一阶模型与二阶模型

我同意@Victor_G所写的所有内容，在此基础上再补充一点，您是否以简单的散点图方式绘制了响应与预测变量？我会从那里开始，甚至在建模之前。这让您有机会提出最适合数据的初始模型。它将帮助您识别响应（线性、曲线等）异常值、奇怪的数据点中的一般模式，并且，如果您有预测变量值的重复，则有机会以图形方式查看它们的可变性。正如我一直告诉我的工程师、科学家和其他人一样，成功的数据分析分为三个步骤。1. 绘制数据。2. 绘制数据。3. 绘制数据！