是什么启发了这个愿望清单请求？
许多 JMP 客户处理测试数据（通过/失败），并经常比较分类变量的失败率（或产量）（例如，产品 A 的失败率是否与产品 B 的失败率在统计上不同）。他们希望以直观的方式方便地可视化这些失败率和置信区间。目前，这无法通过“以 X 拟合 Y”或“图形生成器”来实现，只能通过“分布”来实现。但“分布”并非用于比较响应与因子，因此它既不直观也不方便。
（请参阅 SE 社区上的此帖子）
请描述您希望看到的新的或改进的功能或解决方案。
改进的功能将是 Contingency 和 Graph Builder 中的选项，以包括二项式响应的置信区间并执行 p 值计算以确定不同组是否具有统计上不同的失败率。新功能看起来类似于右侧的图表，而左侧显示了 Graph Builder 当前可以执行的操作，这对于二项式响应在技术上是不正确的：
如果提供此新功能，对您和/或其他用户有何价值？
分析测试数据（其中许多）的工程师将能够使用 JMP 创建直观的视觉效果，比较故障率和产品统计测试，以确定分类级别之间的显著性。
这是外部客户请求吗？
是的，许多公司都要求使用此功能，包括但不限于 Meta、Nvidia、Tesla、Rivian、Intel、AMD、Apple。
是否存在具有此功能或解决方案且值得我们了解的竞争性软件包？
Exensio (DataPower)、Optimal+、Yield Explorer 等竞争软件具有跨二项式反应进行统计检验的功能
这是否会影响客户的续约、扩展或采用？如果我们不解决这个问题，是否会使账户面临风险？
可能不是，但是这个功能非常受欢迎，可以使 JMP 更加直观和易于使用。
