我有一个客户在做 JMP Pro 评估，他们提出了一个很好的问题。查看糖尿病数据集，他们在响应 Y 上运行了一个神经网络，作为以下因素的函数：LTG、BMI、BP、HDL、年龄、葡萄糖、LDL、TCH、总胆固醇和性别。刻画器显示与其他因素相比，性别的影响很小：
从刻画器来看，不同性别对 Y 的影响小于 BMI。
但是，查看可变重要性结果，我们看到性别位于列表的顶部：
查看散点图矩阵和相关性的颜色图，使用相关的重采样输入最有意义，因为这些因素是相关的（如帮助中所建议的）。
客户提出的问题是：为什么刻画器显示 Gender 的影响很小，而 Variable Importance 结果显示 Gender 的影响最大？
客户还询问需要多大的样本量才能使相关重采样输入结果有效。帮助中提到，如果样本量“太小”，它就不起作用，但没有说明样本量有多小。
检查变量重要性的统计详细信息说它使用响应预期值的方差，但没有提供太多细节。我假设探查器结果和变量重要性结果之间的差异与使用 Y 的期望值的探查器和使用 Y 的期望值的方差的变量重要性结果有关。但是，我想要更多详细信息，以便我可以向客户解释。
谢谢！
查理
