我已经实施了我的实验计划（不是根据JMP）。我可以在JMP中实现结果并使用不同的重要性评估它们<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我已经实施了我的实验计划（不是根据JMP）。我可以在JMP中实现结果并使用不同的重要性评估它们
回复：我已经实施了我的实验计划（不是根据JMP）。我可以在JMP中实现结果并使用不同的重要性评估它们彼得的陈述是正确的，但我以不同的方式看待你的问题。 您可以使用逐步回归并设置您愿意接受的重要性级别，以确定预测变量对您的模型是否重要。 这将在P值阈值的停止规则下设置。 经验法则是将该值设置为0.05以便离开。 这转化为需要P> | t |的所有重要因素如果将它们包括在最终模型中，则为0.05或更小。 您可以将该显着性值更改为您选择的任何值，但我建议将其保持尽可能低。
回复：我已经实施了我的实验计划（不是根据JMP）。我可以在JMP中实现结果并使用不同的重要性评估它们一般而言，JMP报告统计推断统计数据，例如Prob> F ratio，Prob> | t |等。p值，您可以使用它来比较您想要使用的任何显着性水平阈值。因此，对于JMP建模平台中固有的各种推理决策，确实没有显着性级别的默认值。
