对于 JMP 中无法进行的分析我觉得我已经到了一个阶段，我必须进行一些在 JMP 上无法进行的分析（例如进行倾向匹配、逻辑回归的随机效应、分类变量的多重插补等）
尽管我喜欢 JMP 并将继续使用它，但我需要学习另一个统计程序来执行 JMP 无法实现的分析。
由于学习新程序需要投入大量时间，因此一直在尝试探索各种选项。本论坛的读者可能有偏见，但我想提出来讨论一下。对于 JMP 相当熟练的人来说，哪个程序更适合学习
SAS 与 R
我在网上搜索过，大多数评论褒贬不一，但似乎人们更喜欢 R 而不是 SAS。对于 JMP 用户来说，使用 SAS 比使用 R 有什么优势吗？
消费者和市场研究数据访问数据混合和清理回复：无法在JMP中进行分析我能想到的一个优势是SAS和JMP在组织的分析工作流程和生态系统中的几乎无缝集成。 是的，也有JMP到R和后端的集成……但是，它远没有JMP到SAS和后端桥接的优雅。 毕竟，JMP是SAS产品，因此它被设计用于与SAS很好地配合，仅用于您描述的情况类型...其中SAS具有JMP产品中固有的分析功能。
回复：无法在JMP中进行分析S ，您是否有机会查看此加载项广义线性混合模型加载项-JMP用户社区？
从我的角度来看，当我在JMP以外的地方工作时，JMP到R的集成非常有用，但是我确实尝试将所有内容保留在JSL文件中以提供文档和可重复性。过去我曾经使用SAS，但是发现R在我的领域更容易获得，因此决定了我的决定。在我目前的职位上，我可以访问SAS，并且发现，正如Peter所说，JMP / SAS集成非常顺畅。
回复：无法在JMP中进行分析谢谢你。 我确实在看这个插件。 到目前为止，我还无法按照我想要的方式进行操作...
