曲面圖和保存的預測方程的不確定性界限多年來我一直在尋求曲面圖上的不確定性界限（例如置信界限、預測界限等），但我認為這永遠不會發生。 我想編碼比我想像的更困難。 無論如何，我想我會再問一次。
我還想我會提到，並不總是可以在因子刻畫器中重現保存的預測方程的不確定性界限。 有時，您可以保存不確定方程並使其發揮作用，但它並不適用於所有模型，例如廣義線性模型 (GLM)。 我需要能夠在因子刻畫器中堆疊多個預測方程，以便查看不同輸出在同一輸入域空間中的行為方式。 不幸的是，我無法得出 JMP 提供的所有不同預測方程的不確定性界限。
回复：曲面圖和保存的預測方程的不確定性界限對不起。 我以為我曾是在 JMP 願望清單上詢問。 我不確定這會發佈到什麼地方。 我只是點擊了願望清單鏈接，我以為我正在提出請求。 無論如何，感謝您花時間回复我。
我不確定這裡是否值得一提，但 WRT 願望清單接受標準的一個快速建議可能是優先考慮哪些建議符合 JMP 公司的目標，然後是它們的實施難度。 我的意思是，JMP 是一種數據可視化工具，即增強數據可視化的容易實現的建議應該比對更強大計算能力的要求（母公司 SAS 通過其軟件提供）具有更高的優先級。 總體而言，這可能會讓客戶更滿意，因為依靠社區頁面上的投票，只有經驗豐富的用戶（具有高級建議）才知道如何訪問。 請不要將此視為尖刻的評論，我只是想提供幫助。 我真的很喜歡 JMP 並且已經使用它很多年了:)
回复：曲面圖和保存的預測方程的不確定性界限關於您的“我一直在問...”，您是否在用戶社區內的 JMP 願望清單上“詢問過”？ 如果沒有，您可能想在那裡“問”？ 這樣其他用戶就可以對您的請求進行“投票”...我可以告訴您的就是這些...如果它獲得足夠的選票...JMP 開發人員和產品管理人員會關注這些投票以獲取新版本中包含的功能。
