具有 4 个响应的 4 因子混合设计的数据分析指南我正在 JMP 中研究一种混合设计，其中包含四个连续因子和四个响应。虽然我在建模和评估单个响应方面取得了进展，但我发现对所有响应进行集体分析是一项挑战。具体来说：
- 三元图仅限于每次可视化三种混合成分，这使得很难同时理解所有四个因素的行为。
- 我的一些回应表明了相互冲突的趋势，需要采取“中间立场”的方法进行优化。
- 预测分析器虽然有用，但并不能完全解决结合所有响应进行全面分析的复杂性。
- 我的目标是为每种化合物定义更小、更实用的范围，而不是为每个因素确定一个最佳值。这些范围将用于后续分析，评估时将考虑其他响应。
以下是我已经完成的操作：
- 对于每个响应，我只保留了降低 RMSE 的显著影响。
- 我检查了残差和拟合度不高，没有发现明显的趋势或问题。
我正在寻找 JMP 中的最佳方法或工具来有效地分析这种混合设计，特别是在综合所有响应的见解并确定每个因素的有意义范围方面。如果您能为我指出相关的策略或文档，我将不胜感激。
先感谢您！
数据探索与可视化实验设计回复：4 因子混合设计（含 4 个响应）的数据分析指南你好@K_JMP ，
看来您已经做了很多工作来分析结果。以下是与您的一些观点相关的一些其他建议：
- 除了三元图之外，您还可以使用等高线图矩阵（等高线刻画器红色三角形选项中的“多个等高线框”）成对显示所有因子。
- 您在使用预测分析器时遇到什么困难？如果您有分类响应，则可以通过概率公式将它们包括在内。
- 如果您想定义可接受的因素范围， 设计空间分析器可能会有所帮助。
- 关于分析方法，由于混合设计是优化设计，因此基于预测指标优化模型是个好主意。确保你尊重遗传效应。如果你有 JMP Pro，你可以尝试在广义回归模型中使用其他估计方法，例如SVEM 、 剪枝前向或后向选择，... 以及不同的验证方法选项。根据你的混合设计和点的重新划分，你也可以尝试简单的机器学习，它可以有效地进行插值，而不会出现过拟合的大风险（SVM 和随机森林是很好的候选者）。
我希望这些建议能帮到你，
回复：4 因子混合设计（含 4 个响应）的数据分析指南这是我的想法。首先对响应变量进行相关性分析。进行任何相关性分析。寻找异常值（马氏差）。使用不同的绘图技术查看混合响应面。不幸的是，我们无法在 4 维中看到，因此请尝试为每组可能的 3 个变量获取多个图形。在分析时要务实，没有“神奇”的分析可以为您进行解释。
