ランダム効果が「名目」モデリングタイプを持たない場合に警告メッセージを表示するランダム効果は、（ほぼ）常に「名目」モデリング タイプを持つ必要があります。JMP ユーザーが「連続」モデリング タイプのモデルにランダム効果を含め、結果が不正確で問題を見つけるのが難しいケースを何度も目にしてきました。ランダム効果が「名目」でない場合、JMP が警告メッセージを表示すれば、この問題は大幅に軽減されます。
高度な統計モデリング結果の共有と伝達Re：変量効果に「名目上の」モデリングタイプがない場合に警告メッセージを表示するJMPに対応して、モデリングのパーソナリティが混合モデル（JMP Pro）である場合、警告メッセージが表示されます。ただし、JMPのベースバージョンでは、このモデルを標準最小二乗として近似し、REMLを使用する傾向があります。この場合、警告メッセージは表示されず、誤った分析が実行されます。警告メッセージが両方の場所にあることに同意します。
