预测转化率将超过 100%。大家好，
我在 JMP 中运行中心复合可旋转设计 (CCRD) 来优化化学反应，以转化率 (%) 作为响应变量。根据定义，转化率应在 0% 到 100% 之间。然而，我的拟合模型有时会预测某些因子组合的转化率大于 100%（有时甚至小于 0%）。
以下是我目前所做的：
我的问题：
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为什么模型预测了物理上不可能的值？
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这是建模方法的局限性吗，还是我缺少 JMP 中的设置？
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对于转化率等有界响应，最佳做法是什么，可以确保预测保持在 0-100％ 范围内？
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是否有推荐的工作流程或 JMP 功能可以帮助将预测限制在物理限制范围内？
我附上了我的数据和模型输出以供参考。
感谢您的帮助和见解！
实验设计回复：转换率预测值超过 100%。最小二乘法应用于有界响应的主要问题在于，它本质上并不遵循施加于响应的界限——最常见的当然是 0-100%。因此，你可以考虑使用 Beta 回归或转换响应（例如，转换为 Logit 函数），以使预测结果保持在界限内。
回复：转换率预测值超过 100%。有时，当模型考察一些它不确定的因子组合时，它会预测出超出范围的值（例如，在CCD中，你用轴00a测试中心点，但从不用轴测试+或-值，即“--a”）。这意味着预测误差。你可以尝试在刻画器中激活外推控制来限制这种情况，这将阻止你外推到对你的模型无效的因子条件。
发生这种情况是因为它是 SLS 建模类型的限制的混合，并且您的数据可能不足以构建完全准确的模型，这时您应该查看模型诊断以了解模型的执行情况。
另一个需要考虑的问题是，SLS 方法假设数据服从正态分布，而您的数据可能不太适合该模型。JMP Pro 中的广义回归功能可以探索其他分布和数据，例如 Beta 分布。这里有一篇有趣的社区帖子，探讨了其他选项，例如 Logit 变换。
