大家好，
我將在此主題上通過電子郵件交換的所有內容都張貼在這裡，以集中我們的行動。
日期： 2022 年 2 月 10 日星期四上午 10:12
的: 斯蒂芬
我允許自己回到你身邊，以便為我們的網絡研討會（6 月 6 日）提前準備下一次視頻會議（3 月 17 日），以檢查清單的形式提出雙變量建模援助的建議。
我在隨附的 Excel 文件中為您提供了這份清單的初稿（見文件一） （選項卡 #2 標題為“雙變量建模”。 忽略標題為“數據準備”的選項卡 #1）
歡迎您的輸入！ 不要猶豫，添加步驟、糾正廢話、添加評論（PS：請註明您的姓名首字母），甚至列（例如：“JMP 平台使用”）。 僅供參考，我只關注 Y 和 X 是連續變量的情況，您是否考慮過處理其他情況？
不要擔心表格，它只是一個工作文件。 我們稍後會看到這一點。
如果我們能在視頻會議之前就內容達成共識，那就太完美了！
因此，我們可以專注於：
日期：2022 年 2 月 11 日星期五下午 3:01
的：勝利者
感謝您所做的這項偉大的綜合工作！
確實，根據使用“Fit Y by X”或“Fit Model”平台，選項的數量是不一樣的……
我認為將兩者分開也很有趣，表中提到的選項或測試不一定在兩個平台上都可行，因此這完全取決於數據集和預期目的。
- 從“通過 X 擬合 Y”（以及其他平台，如“分佈”、“篩選>探索異常值”、“多變量”等其他平台）的探索性方法開始 )
- 使用“擬合模型”和您提到的可用測試來處理建模部分。
我的一些補充（有些可能是在建模主題的第 2 部分？）:
- 對於 R² 係數，實際上並沒有必要的最小值，一切都取決於上下文：如果我們使用基於因素的過程處理產量/生產數據，我們將盡可能地對系統建模，因此 R²例如小於 0.6 – 0.7 將非常令人失望：還有其他潛在的影響因素未被考慮在內…… 對於感官/偏好/味覺研究，設法獲得 0.5 的 R² 以根據不同的屬性來解釋人們的偏好已經非常有指導意義（JMP Public 上的個人示例，對啤酒的分析解釋了某人 45% 的偏好這有點有趣： squinting_face_with_tongue： ).
- 對於缺乏擬合/過度擬合（以及異常值扭曲分析的存在），我非常喜歡使用 R² PRESS: calculated by averaging R² calculated with n-1 points each time ，這可以幫助檢測泛化問題如果 R² 和 R² Press 非常不同，則模型。 感謝 Damien 的提示
- 對於殘差，顯示“Studentized Residuals”也很有指導意義，可以讓你一眼就看出問題所在。
- 關於離群點，離群點篩選平台很好，但是對於維數很大的問題，我喜歡通過“Multivariate”平台-> Jackknife distances 做離群點分析。
在“Fit Y by X”平台上，對於分類數據的情況也有很多要說的：ANOVA（有均值比較，均值和標準差/方差的等價性檢驗等），列聯分析……
最後，附上我寄給佛羅倫薩的兩張備忘單，它們對於進行統計測試非常實用：smiling_face_with_smiling_eyes： （見文件 2 和 3）
日期：2022 年 2 月 11 日星期五下午 5:18
的： 安德魯
感謝 Stéphane 和 Victor 的這項工作和您的想法。
建議的表非常好。 我相信我們可以通過在列中指示執行命令的方式、關聯的 JMP 選項以及依靠幫助來加深與現有文件的區別來帶來更多（見文件4） （黑帶、Olivier 的方法表等）。我們的備忘單應該用於使用 JMP。 我在 JMP 菜單中添加了一個 F 列（見文件5） . 此專欄將幫助我們獲得正確的圖表、正確的值、正確的 p 值來解釋我們的數據。
例如，我從 Fit Least squares 平台中獲取了選項列表（見文件6） . 一個選項可以與要檢查的 1 個點相關聯。 你可以在下面看到我的偏好。
然後，我非常注意 R² 和其他相關係數的閾值水平。 這些是隨機變量，您必須進行測試才能確定它們的重要性。 人們可以滿足於弱但顯著的線性相關係數（R² 同上）。
也許應該將要處理的線路分開以便向前推進。 你怎麼認為 ？
再次感謝您發起話題。 這讓我覺得我為我們委員會的幻燈片計劃的時間已經用於其他事情了！
日期：2022 年 2 月 17 日，星期五，下午 2:55
的: 安娜
感謝您就該主題提出的所有建議！
我認為我們冒著快速填滿（甚至溢出！）的風險 會話：smiling_face_with_smiling_eyes：
我想知道我們是否可以在第一場會議上專注於 Fit Y by X 平台，而將 Fit 模型留給定於 7 月舉行的第二場建模會議。
在我看來，根據變量是定量的還是定性的來處理不同的場景可能會更好。
實際上停留在一些非常實用的 JMP 上，知道在每個步驟中在哪裡查看和找到相應的信息。
日期：2022 年 2 月 23 日，星期五，下午 1:28。
的：勝利者
為了跟進對第一個建模部分的各種評論，以及關注減少數量的分析（和平台）的需要，我為您提供了一個關於 JMP 中單變量和雙變量分佈的可能分析和統計檢驗的小總結，使用 Distributions 和 Fit Y by X 平台（見文件7） .
我認為沒有必要查看所有內容（在一小時的網絡研討會中可能會很短......），但我們可以選擇其中一些分析的應用案例，並為備忘單創建一個流程圖，允許用戶導航根據他們擁有的數據和他們的目標（建模、統計測試/比較、可視化等）到正確的平台。
我的意見是在本次網絡研討會中推出一些統計測試示例，因為它們在探索性分析中很重要，可以更好地理解其數據集，並且在更複雜的平台/分析（實驗設計分析、MSA 等）中也能找到它們，因此能夠理解他們如何處理一個簡單的例子有助於更好地理解更複雜的分析背後的邏輯：實驗計劃（和所涉及的假設）或測量系統分析（以及取決於設備、操作員等的分析差異）…… :smiling_face_with_smiling_eyes:
日期：2022 年 2 月 23 日星期五下午 2:22
的: 斯蒂芬
我只是想把我幾天來為我們團隊所做的工作發給你。
我想在一個（虛構的）數據案例上測試我發給你的檢查表原型。 （見文件 8 和 9） . 除了可以在網絡研討會期間展開的框架之外，這還提供了一個想法。
它只處理雙變量建模的情況（我承認這是我習慣的）使用：
- 不僅如 Anne 推薦的那樣，Fit Y by X 平台（我為這個場合重新發現了它：smiling_face_with_smiling_eyes： )
- 還有 Fit Model 平台（實際上我每次都會本能地使用它）
閱讀維克多的電子郵件和文件，我意識到有太多話要說，我們將不得不…… 拆分網絡研討會或做出重大選擇！
（André，Florence，這將教你如何將 Victor 和 Stéphane 放在一起：squinting_face_with_tongue： )
日期：2022 年 2 月 23 日星期五下午 4:36
的：勝利者
感謝您提供幻燈片，這是解決問題的一種有趣的分步方法。
就我而言，Excel 文件對錶示過程沒有太大幫助，我不一定很清楚，但我想根據數據、分佈和我們想要做的事情來強調備忘單方面（參見 PJ 中的示例) （見文件10）在 JMP 中，就像我之前發送給您的關於統計測試的流程圖（要考慮流程圖的精確度，以免讓它太忙……）。
我認為這兩種方法是非常互補的：Stéphane 展示了在分析數據集時可以做什麼和採取不同的預防措施，而備忘單提供了一個“可能性範圍”，可以根據需要從中提取：smiling_face_with_smiling_eyes：
關於文件和佛羅倫薩的電子郵件，也許我們可以上傳我們所有的文件（Excel、ppt 等） 在我們的社區空間上，以便將它們放在同一個地方（而不是通過幾封電子郵件）？
- 看看我們可以把它們放在哪裡（我們創建了一篇知識庫文章，將所有當前的工作文件分組，下面的文章將回應最初的帖子？）？
正如 Stephane 指出的那樣，將 Stephane 和 Victor 配對在一起可能很危險：squinting_face_with_tongue：
日期：2022 年 2 月 23 日星期五下午 4:53
的: 佛羅倫薩
什麼工作 ！！！ 做得好 ！！！
我認為網絡研討會的基礎知識確實存在！
我只想說一句：我們不要忘記 JMP 很簡單這一事實！ 所以我認為必須對其進行簡化。 以上，我和你一起維克多。 您的 excel 文件非常有趣，但過於密集。 它應該以更分層的結構提供，如 PPT，但更明顯，因為 PPT 也很密集。
我認為我們可以在上述組中創建一個帖子。 突然間，在這個層面上做出反應，發表評論等。最終會不會更容易，我們將通過使用看到！ 我讓造型組組長創建第一帖！
3 月 17 日見，將所有這些內容放到位，這是一個巨大的挑戰，請在不到一個小時內將其恢復！！！！
