一個潛在客戶正在評估JMP Pro，他們使用擬合模型 - >名義邏輯回歸個性進入JMP警告警告，這首先使我們兩個都失敗了，但經過進一步的審查，我們發現了它。學過的知識。在某種程度上，如果不出意外，這個小小的敘述指出了使用探索缺失值和缺失數據模式等平台的價值，以及在建模之前評估數據集對於預期建模和實際目的的適當性。
在首次完成建模工作時......客戶具有2級標稱響應。本質上是通過/失敗響應（銀行信用價值類型問題）。大約50個預測變量，連續和名義建模類型x的混合。他們決定將所有的x一次性放入Construct Model Effects窗口作為主要效果......然後點擊運行。填充JMP警報消息，警告響應需要多個級別。然後，他們嘗試了一些替代模型，例如只擬合連續預測器......一切都按預期工作。然後他們來打電話給我問：“為什麼我得到這個警報...... JMP停止為某些型號而不是其他型號工作？”
我稍微考慮了一下，我們發現的是所有預測變量中所有缺失值行的並集創建了一個條件，實際上由於缺失值，一個完整的響應級別被排除在擬合之外。
一旦我們花了一些時間在這上面就完全有道理......想想如果你碰到這樣的事情，我會分享。如果沒有其他任何事情，這會產生關於在分析之前使用JMP Pro進行數據的額外對話......以及處理缺失的各種方法......信息缺失，插補等。
鬼數據有人嗎？
是!請把它寫成博客文章吧！我可以快速與您聯繫，討論並解釋該過程。
謝謝，彼得。你是對的，這些都是很好的教訓，並會成為一篇很棒的博客文章。 @arati_mejdal 如果您需要幫助，可以指出正確的方向。
