你好呀。 我是 JMP 16.0 版的新用户。 我正在使用学生分数来分析预测分数。 我正在使用适合模型。 有学生在测试期间缺席的数据。 因此，我将分数保留为诸如“ABS”之类的字符，设置为数字 - 在列设置中连续。
我开发了一个线性模型来分析预测，结果被 JMP 成功计算。 我想知道如何对缺失/缺失的数据进行处理？ 我试图查找 JMP 手册以了解该方法，但找不到任何内容。
有两种情况我想了解缺失数据的处理方法。 详情请参阅附件。
案例1：当计算当前t（t=时间）的预测时，缺席分数是在t时间。
情况 2：在计算下一个 t（t=时间）的预测时，缺席分数是在前一个 t 期间。
线性模型是；
Yijt = 总平均数 + <学生 i> + <主题 j> + <(主题*测试)jt> + <(学生*主题)ij> + εijt
我附上 PDF 来解释模拟，以及 JMP 分析的操作数据及其结果。
感谢您的帮助和善意的指导。 如果有任何有益的手册或等效的理解治疗方法，请随时与我分享。 这是高度赞赏。 谢谢你。
您可以在报告中看到 JMP 没有使用“缺失值”，即模型只使用了 31 或 23 个观测值。
只需尝试将缺失值更改为非缺失值，您就会看到差异。
顺便说一句，Fit Model 有详细说明：拟合模型 (jmp.com)
对于建模，JMP（和其他软件）不需要完全占用的结果矩阵。 它有点“插值”。 在 Predction Profiler 中打开外推控制，然后切换到缺失值的参数设置时，您也可以看到它。
