Profiler 用於理解黑盒模型，但我們無法看到其中的數據分佈。
我們如何在 JMP 14 或 15 中添加這些？
這對於了解我們是在插值還是外插非常重要。
例如（圖像已編輯，請參閱下面的對話）
這張照片對我有很大幫助，因為我當然想念你想要這張圖的樣子。 這是一個很好的建議，我鼓勵您將其加入 JMP 願望清單。
感謝您的示例，這是我希望在這種情況下看到的：
有時，作為初始數據一部分的長尾或異常值可能會在分析器中產生誤導。 從基於分區的模型（例如 bootstrap）開始，考慮到它們在這些模型中的魯棒性，這是一種識別因子的快速方法。 由於分析器沒有顯示數據，可能會有很多迭代繪製和可視化這些數據。
另一個例子是，如果你有兩個遙遠的模式，顯示分佈將幫助你發現辛普森悖論的情況。
感謝你的分享。 關於這一點，請記住一些想法。
首先，可能也是最重要的一點，JMP 15 已經發布，所以這個功能不會出現在版本 15 中！ 您可以在 JMP 願望清單區域查看是否有人已經提出建議，如果是，請投票。 如果它不存在，您可以隨時添加該功能。
我正在查看您提供的鏈接，並且沒有真實的文字來解釋我在看什麼。 但所有好的圖表都應該是不言自明的，我想我明白這裡發生了什麼。 但是完全披露：我可能還遺漏了一些東西，所以當你閱讀我的其餘評論時請記住這一點。
當 JMP 創建刻畫器時，輸入變量的範圍由數據確定，因此外推需要用戶額外干預。 因為輸入的範圍將形成一個立方體區域（或超立方體），所以只有當輸入之間的關係導致能力超出數據范圍但在立方體區域內時，外推才有可能。 你展示的情節（我認為）會遇到同樣的問題。
分析器繪製模型中的關係，這實際上使事情變得更清晰。 例如，假設我擬合了一個回歸模型 Y=B0 + B1*X1 + B2*X2 +B12*X1*X2。 您將獲得一個顯示建模關係的分析器。 如果您嘗試將數據放在該圖表上，我不確定它會去哪裡。 它會進入 X1 的分析器嗎？ X2? 重複 X1 和 X2 中的數據？ 如果圖表的 X1 部分只是 X1 與 Y 的散點圖，則該圖表可能具有誤導性，因為 X1 和 X2 的交互使 Y 與 X1 散點圖無法提供信息，因為交互可能隱藏 X1、Y 關係。 換句話說，您可能會看到圖片並說模型做得不好，而實際上它做得很好，因為交互是模型的重要組成部分。
了解模型預測響應和顯示實際響應數據的效果的另一種方法是查看觀察到的與預測的圖。 它顯示了觀察數據的範圍，您可以看到模型的預測（包括非常複雜的模型和許多因素），並且您可以看到模型的預測效果如何。
我包括一個我創建的小數據表來說明我的觀點。 X1 和 X2 與 Y 的散點圖顯示了很差的關係（如果有的話）。 但是具有交互作用的模型非常重要，觀察到的與預測的圖非常清楚地表明了這一點。 另外，請注意分析器上 X1 和 X2 的範圍。 它們大致為 -3 到 3，與數據中的 X1 和 X2 範圍相同。
最後，因為您提供的鏈接將它們稱為“部分依賴圖”，所以您可能想查看 JMP 提供的槓桿圖。 槓桿圖雖然以不同的方式計算（我的解釋是以“非技術方式”解釋它們），但在調整了其他變量的影響後，它顯示了響應和輸入之間的關係，只是就像“部分依賴圖”需要做的那樣。 我認為這張照片可能越來越接近你想要的。
我很好奇你想做什麼。 您的圖片文件沒有通過，您可以重新發布圖片嗎？
