Pour les variables d’entrée colinéaires, nous nous attendons à une importance variable similaire.
Mais nous avons remarqué que pour les variables d'entrée colinéaires, JMP choisit laquelle utiliser pour le fractionnement en fonction de l'ordre dans lequel elles ont été données à la plate-forme... au lieu de sélectionner au hasard parmi ces variables fractionnées s'il existe des égalités parmi les principaux candidats à la division. Quelque chose qui semble petit... mais qui finit par être important si l'on veut raconter toute l'histoire.
Nous en avons parlé au support JMP le 22/05/2020 (7613090128) et ils ont mentionné qu'ils le transmettraient au R&D de JMP. Lors du récent atelier de modélisation prédictive avancée, j'ai attiré l'attention de Chris Gotwalt et il a rapidement proposé une randomisation supplémentaire qui a également été rapidement implémentée dans leur base de code et devrait être disponible en 16.2 ou 17.0.
Confirmant que ce problème sera résolu dans le JMP 17.
Nous pouvons fermer ceci pour voter et probablement marquer comme Livré (ou bientôt livré).
