你好呀。 我是 JMP 16.0 版的新用戶。 我正在使用學生分數來分析預測分數。 我正在使用適合模型。 有學生在測試期間缺席的數據。 因此，我將分數保留為諸如“ABS”之類的字符，設置為數字 - 在列設置中連續。
我開發了一個線性模型來分析預測，結果被 JMP 成功計算。 我想知道如何對缺失/缺失的數據進行處理？ 我試圖查找 JMP 手冊以了解該方法，但找不到任何內容。
有兩種情況我想了解缺失數據的處理方式。 詳情請參閱附件。
案例 1：在計算當前 t（t=time）的預測時，缺席分數是在 t 時間。
案例 2：在計算下一個 t（t=時間）的預測時，缺席分數是在前一個 t 期間。
線性模型是；
Yijt = 均值 + <學生 i> + <主題 j> + <(主題*測試)jt> + <(學生*主題)ij> + εijt
我附上 PDF 來解釋模擬，以及 JMP 分析的操作數據及其結果。
感謝您的幫助和善意的指導。 如果有任何有益的手冊或等效的理解治療方法，請隨時與我分享。 這是高度讚賞。 謝謝你。
您可以在報告中看到 JMP 沒有使用“缺失值”，即模型只使用了 31 或 23 個觀測值。
只需嘗試將缺失值更改為非缺失值，您就會看到差異。
順便說一句，Fit Model 有詳細說明：擬合模型 (jmp.com)
對於建模，JMP（和其他軟件）不需要完全佔用的結果矩陣。 它有點“插值”。 在 Predction Profiler 中打開外推控制，然後切換到缺失值的參數設置時，您也可以看到它。
