嗨@LocalTables505 ，
歡迎來到社區！
失擬檢定有助於評估您的模型是否能夠很好地擬合資料。此測試的統計顯著性 p 值表示模型誤差遠大於純誤差，且您的模型可能不夠： https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/# 頁/jmp/lack-of -fit.shtml
如果您的一階模型對於您收集的結果/資料來說是“太簡單”，例如，如果資料中缺少一些模型曲率項（透過二階項、交互作用和/或二次效應）。
您還可以透過殘差分析檢查迴歸模型的充分性，以檢查是否滿足迴歸假設，以及是否在殘差中偵測到任何可能表明模型不足的模式： https://www.jmp.com/en_us/statistics -知識入口網站/什麼是回歸/simple-linear-regression-assections.html
希望這個回答能幫助你理解
我同意@Victor_G所寫的所有內容，要添加一點，您是否以簡單的散點圖方式繪製了您的響應與預測變數？我會從那裡開始，甚至在建模之前。這使您有機會提出最適合數據的初始模型。它將幫助您識別響應（線性、曲線等）異常值、奇怪的數據點中的一般模式，並且如果您有預測變數值的重複項，則有機會以圖形方式查看其變異性。正如我經常告訴我的工程師、科學家和其他人的那樣，成功數據分析的三個步驟是。 1. 繪製數據圖。 2. 繪製數據圖。 3. 繪製數據圖！
