JMP 14アカデミックフィーチャー要求リクエスト：
矛盾/改善：
- RASEとRMSE
- 2つの用語を混同するのはわかりにくいです。 RASEは最小二乗法（検証用）とモデル比較でのみ報告され、それ以外の場合はRMSEとして報告されます。 RASEは単なる根のSSE / n - RMSEの偏りのある推定量 - であり、ほとんどのデータマイニングの文献では単にRMSEと呼ばれています。 私たちが何をしても、私たちは一貫している必要があります。
- 異なる予測モデリングプラットフォームのフィット統計と要約統計は異なります。
- たとえば、継続的な回答の場合（検証がある場合）：
- フィットモデル - RSquareとRASE
- Gen Reg - 一般化されたRS 2乗、- 対数尤度、BIC、AIC（およびRMSEはパラメーター推定値表の中のスケールとして報告されます）
- パーティション - RSquare、RMSE、AICc
- ニューラル - RS2乗、RMSE、MAD、対数尤度、SSE
- モデル比較 - RASE、RSquare、AAE。
- 連続応答（平均絶対パーセント誤差）のモデル比較にMAPEを追加 - これは時系列で利用可能ですが、これが唯一のプラットフォームです。
- XにフィットYとフィットモデルの残差プロット
- 人々はFit YのXによる残差プロットの多様性を好むが、彼らがよりきれいであればそれはいいだろう（新しいMixedプラットフォームのように）
- モデルをフィット、SLRでは、回帰プロットがより多くの機能を備えていればいいでしょう - 信頼帯のフィットと陰影をつける能力のある予測
- 予測式または確率式を保存するためのオプション - そのオプションが何であるか、およびそれが見つかった場所は、プラットフォームに基づいています。 ここでもっと一貫性があるといいですね
- 保存された予測式と確率式の命名
- 保存されたモデルによるグループ化、グループの命名機能
- 新しいデータでスコアリングするために仮想結合を利用しますか？（モデルデポ経由）
再：JMP 14学術的機能要求<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />次のステップ：
- Mia、Volker、Julian、Curtはこれらの項目を調べて、さまざまな要求に対する教授/学校の名前をリストします。
- インタラクティブモデラーのモックアップ/プロトタイプを開発 - Julian lead
再：JMP 14学術的機能要求1。SEM /モデルビルダー
2。繰り返し測定、効果サイズ
3。 時系列
再：JMP 14学術的機能要求SEM /インタラクティブモデル構築
効果サイズ指数
より簡単な繰り返し対策
（例：SPSSインタラクティブ）
再：JMP 14学術的機能要求私のトップ3：
SEM
インタラクティブモデルビルダー
より一貫性のあるさまざまな予測モデリングプラットフォームのフィット統計と要約統計
再：JMP 14学術的機能要求私のトップ3は：
SEM
予測モデルの要約統計量の一貫性を高める
時系列に機能を追加する
