散點圖矩陣能否用來決定最優區域？
我從預測分析器生成了一個輸出隨機表（10,000 次運行），然後使用生成的數據創建了一個散點圖矩陣，並啟用了非參數密度選項。
透過對散點圖矩陣應用局部資料過濾器來篩選最理想的響應區域，這種方法能否有效地指示最佳操作區域？
進階統計建模數據探索與視覺化實驗設計回覆：散點圖矩陣能否用來辨識最優區域？嗨@erichujh ，
是的，產生輸出隨機表的功能可以幫助您識別符合您規格/目標的興趣區域。正如JMP 說明中關於此部分的說明：「新資料表包含可用於可視化因子或響應的符合規格區域的腳本。」以及「假設您想查看所有能夠產生給定範圍內所需響應設定的因子設定的軌跡。透過選擇並隱藏不符合條件的點（使用圖形刷選或資料過濾器），您可以查看剩餘的可能性：即產生所需結果的機會：即產生所需的機會。」
某些行可能顯示為選取狀態，並以紅點標記。這些點代表多元期望帕累托前沿上的點——即在所有因素的期望值方面，不被其他點支配的點。選取的行對應於「主導」列中值為 1 的行。
另一種方法是使用設計空間分析器來確定因子範圍，從而最大限度地提高合格樣品的比例。
希望這個回答對您有幫助。
