預測篩選你好，
您能否告訴我，預測變量篩選工具中的貢獻數是否存在某個水平，低於該水平表明預測變量較弱？ 根據我的分析，貢獻數字看起來非常低。 排名第一的預測器的貢獻僅為“1.50671”。
謝謝
回复：預測因子篩選你好凱利，
如果您轉到 JMP 的“幫助”部分（單擊灰色/藍色細線，選擇問號並單擊您的預測器篩選報告，或者轉到 JMP 主窗口，可以找到有關此分析的優質資源和信息，然後點擊F1或幫助菜單查看與預測因子篩選相關的內容）。
預測變量篩選基於引導森林，以便識別您的響應的潛在預測變量，因此您將獲得有關預測變量在多大程度上解釋您的響應變化的信息，但沒有（據我所知）有關顯著性水平的信息。 另外需要考慮的是，如果您重新運行分析，您的“貢獻數”可能會有所不同（因為引導森林模型涉及隨機成分）。 因此，我還會查看您的#1 預測變量解釋響應變化的部分。
我會查看您的“部分”專欄，看看您是否可以識別少量具有高百分比的預測變量來解釋響應變化，或者是否所有預測變量似乎對響應都有相同的貢獻。
在第二種情況下，要么需要大量預測變量（並且具有同等重要性）才能解釋響應的變化，要么您可能在分析中遺漏一個或多個未在分析中考慮的重要預測變量（不是例如測量） 。
我希望這幾句話能幫到你:)
