在 JMP 中使用估算資料 - Elastic Net大家好，
我正在處理一個在 stata 中經過多重插補的資料集。 我正在嘗試對 JMP 中的資料集進行彈性網路回歸，因為 Stata 的多重插補估計命令似乎不支援彈性網路。
我想知道 JMP 是否有任何方法可以將數據識別為 MI 數據，或者它是否重要？ stata 中的 mi 估計指令進行組合分析和池化過程。 僅透過彈性網路運行原始估算資料集而不進行分析和池化階段是否合適？ 感謝人們可以提供的任何幫助和任何見解。
資料混合與清理預測建模和機器學習視窗回覆：在 JMP 中使用估算資料 - Elastic Net你好，我有同樣的問題。 我有一個在 SPSS 中經過多重插補的資料集。 SPSS 辨識多重插補資料集。 但是，它僅對每個估算資料和匯總資料進行單變量分析，例如相關性和 t 檢驗，但不進行多變量分析，例如重複測量的變異數分析。 它仍然運行估算數據，但不運行匯總數據。 我希望能夠在 JMP/SAS 中做到這一點，但在 86 次瀏覽後沒有回覆您的電子郵件，這一點並不令人鼓舞。
回覆：在 JMP 中使用估算資料 - Elastic Net我沒有彈性網路的解決方案，但是@BTD ，您可以考慮使用全資訊最大似然 (FIML) 而不是多重插補 (MI) 進行多變量分析。 FIML 是預設估計器結構方程模型當存在缺失數據時，並且考慮到您有重複測量數據，您可能需要查看 JMP Pro 中的平台這個例子潛在成長曲線模型（對資料的假設不如 RM 變異數分析嚴格）。
作為旁注，本文比較 FIML 和 MI 並確認，
“我們的研究證實了眾所周知的知識，即當正確指定假設模型時，這兩個估計量往往會產生彼此基本相同的結果以及與完整數據分析的結果相同的結果。”
哈特哈，
~勞拉
回覆：在 JMP 中使用估算資料 - Elastic Net嗨，我有同樣的問題。 我的重複測量多元變異數分析是由 JMP 計算的，但只是好像樣本透過一個電子表格中的 100 個估算資料集相乘，而不是針對匯總資料集。 如果這能夠實現，那就太好了——事實上，我認為這是必須的——並且可以提供錄製的網路研討會。
回覆：在 JMP 中使用估算資料 - Elastic Net我發現 JMP 可以將插補變數的名稱視為這樣。 在網頁上https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/?os=win&source=application#page/jmp/launch-the-explore-missing-values-platform.shtml#為了處理多個插補數據，有一個驗證視窗接受 SPSS 變數「imputation_」作為有效輸入並產生缺失資料報告。
是否可以將此 imputation_ 變數的驗證視窗加入其他類型的分析中，例如具有重複測量的 MANOVA 等多元分析類型？ 我在一家主要擁有縱向資料的研究所工作，因此總是存在著需要透過多重插補來補償的損耗。 因此，如果 JMP 能夠解決這個似乎只有 R 能夠解決的問題，那就太好了。
