嗨@leodu ，
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您可以查看 JMP 說明中有關效果摘要報告的部分，以便更好地了解建立和最佳化模型的不同選項： 效果摘要報告。
如果將滑鼠懸停在「排除」按鈕上，則會顯示一則簡短訊息來解釋該功能：「為所選效果設定排除屬性。排除的效果仍然出現在效果清單中，但它們處於非活動狀態且沒有參數。
因此，無論您刪除或排除這些術語，如果您刪除或排除了某些術語，您的模型都將是相同的（這是與您的資料上的相同模型的比較，左側是刪除的術語，右側是刪除的術語）排除條款）：
當您需要解釋哪些是設計可估計的術語以及哪些是在模型中有效輸入/估計的術語時，「排除效應」可能對教學很有趣。
您的情況似乎與此功能無關，而是更多關於分析/建模部分。
您似乎確實存在曲率效應，查看失擬檢驗的結果，並查看“預測的實際”和“預測的殘差”圖：
請記住，由於您只有複製的中心點，因此您只能評估曲率，但無法將其連結到特定的二次效應；您只能從 5 種可能的二次項中選擇一種二次效應：A*A、B*B、C*C、D*D、E*E。
由於您使用的是經典因子設計，我強烈建議使用擬合兩級篩選平台，它可以大大快速幫助您建立相關且有用的模型（您可以單擊資料表中新增的腳本「擬合兩級篩選」）的回應」來測試該平台的效果，並在「擬合模型（2級篩選）」上查看該模型的結果）：
為了評估重複效應的影響，使用混合模型可能更合適，並將重複效應用作隨機效應，以評估兩組重複之間的變異性是否具有統計顯著/重要/高。您可以在腳本「混合模型」中檢查此類模型的結果（具有與擬合兩個層次篩選中的前一個模型相同的模型項），但重複之間似乎沒有很強的變異性：
您也可以使用控制圖和/或品質和流程工具（在資料表中新增的腳本）透過視覺和分析方式評估兩個重複集之間的差異：
希望這個回答對你有幫助
