回复：在前向逐步参数选择中包含随机效应在拟合所有可能的模型功能中允许随机效应也是非常可取的。
回复：在前向逐步参数选择中包含随机效应 - 状态更改为：已存档我们正在归档此请求。 如果这仍然很重要，请评论更多细节，我们将重新开放。 谢谢！回复：在前向逐步参数选择中包括随机效应是的，知道如何在逐步回归和广义回归中处理随机效应（随机块、整块......）仍然很重要。 现在如何使用广义回归分析裂区 DOE？
回复：在前向逐步参数选择中包括随机效应我仍然认为这很重要。
我不知道需要什么额外的细节？
目前，在拟合模型中，逐步/适合所有可能的模型特征不允许具有随机效应的模型。 如果是这样，那就太好了。
回复：在前向逐步参数选择中包含随机效应广义回归是一个很好的工具，对于分析 DOE 非常有用！ 也许很难用收缩方法处理随机效应/分割图，如果是这样，有没有办法用广义回归来处理这个问题？
回复：在前向逐步参数选择中包含随机效应 - 状态更改为：已确认@frankderuyck谢谢您的答复！ 我已将状态更改回“已确认”。 我们已经记录了您的请求，并将予以考虑。 目前不需要进一步的细节。
回复：在前向逐步参数选择中包括随机效应 - 状态更改为：正在调查回复：在前向逐步参数选择中包括随机效应 - 状态更改为：我们喜欢它！ （在队列中）@frankderuyck - 我们已审核您的请求，认为这将是对 JMP 的重要补充。 此请求在未来版本中要处理的项目队列中。
回复：在向前逐步参数选择中包括随机效应同意。 设计专家可以做到这一点。 JMP落后了
在前向逐步参数选择中包含随机效应许多 DOE 需要在几天内执行，因此在 DOE 分析中考虑和分离随机时间变化是一个问题。 正如 Goos & Jones 所说，DOE 中的随机块对于吸收随机变化非常有用，因此可以精确估计固定效应。
然而，在JMP前向逐步参数选择模块中，不能包含随机效应；所有块，还有随机时间效应块，都需要被视为固定效应。 在前向选择中，允许随机效应将是一个重大改进，因此可以避免旧的繁琐的后向选择。
高级统计建模回复：在前向逐步参数选择中包含随机效应愿望清单优先级调查的候选人——试运行：
介绍JMP愿望清单优先级调查！
回复：在前向逐步参数选择中包含随机效应另一个类似的请求： https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/Mixed-Model-Selection-in-JMP/idi-p/848685
