具有 4 個響應的 4 因子混料設計的數據分析指南我正在 JMP 中進行具有四個連續因子和四個響應的混合設計。雖然我在建模和評估個人反應方面取得了進展，但我發現集體分析所有反應具有挑戰性。具體來說：
- 三元圖僅限於一次僅可視化三個混合成分，這使得很難同時理解所有四個因素的行為。
- 我的一些回答顯示了相互矛盾的趨勢，需要採用「中間立場」方法進行最佳化。
- 預測刻畫器雖然很有用，但並不能完全解決組合所有響應進行全面分析的複雜性。
- 我的目標不是為每個因素確定一個最佳值，而是為每個化合物定義較小的、實用的範圍。這些範圍將用於後續分析，其中評估將考慮其他回應。
這是我已經完成的操作：
- 對於每個響應，我僅保留降低 RMSE 的顯著影響。
- 我檢查了殘差和不擬合情況，沒有發現明顯的趨勢或問題。
我正在 JMP 中尋找最佳方法或工具來有效分析這種混合物設計，特別是綜合所有響應的見解並確定每個因素的有意義範圍。如果您能為我指出相關策略或文檔，我將不勝感激。
先感謝您！
數據探索和視覺化實驗設計回覆：具有 4 個回應的 4 因子混料設計的資料分析指南嗨@K_JMP ，
看來您已經做了很多工作來分析您的結果。以下是與您的一些觀點相關的一些其他建議：
- 除了三元圖之外，您還可以使用等值線圖矩陣（等值線刻畫器的紅色三角形選項中的「多個等值線框架」）來成對顯示所有因素。
- 您在使用 Prediction Profiler 時遇到的困難是什麼？如果您有分類回應，可以透過使用機率公式將它們包含在內。
- 如果您想定義可接受的因素範圍， 設計空間分析器可能會有所幫助。
- 關於分析方法，由於混合設計是最佳化設計，因此最好根據預測指標來完善模型。確保你尊重效應遺傳。如果您有 JMP Pro，您可以嘗試在廣義迴歸模型中使用其他估計方法，例如SVEM 、 修剪前向或後向選擇…以及不同的驗證方法選項。根據您的混合設計和點的重新分配，您還可以嘗試簡單的機器學習，它可以有效地進行插值，而不會產生過擬合的大風險（SVM 和隨機森林是很好的選擇）。
希望這幾點建議可以幫助你
回覆：具有 4 個回應的 4 因子混料設計的資料分析指南這是我的想法。首先對響應變數進行相關性。做任何關聯。尋找異常值（Mahalonobis）。使用不同的繪圖技術來查看混合響應曲面。不幸的是，我們無法看到 4 個維度，因此請嘗試為每個可能的 3 個維度獲取多個圖表。
