是什麼促使我提出這個願望清單請求的？這不是來自客戶的請求，而是基於我使用一些建模平台的經驗。
請描述您希望看到的新的或改進的功能或解決方案。
如果我們有 0-1 個二進位列，則幾乎總是意味著 0 是對照組或非事件，而 1 是治療組或事件。
當我們對 0-1 的二元列進行 Logistic 模型擬合時，預設 1 被視為事件。這樣就沒問題了。
而且我們在JMP Pro 19的Causal Treatment擬合的時候，1作為治療組，0作為對照組，也是可以的。
但在很多其他平台中，預設是0作為處理，1作為控制。例如，請執行下面的腳本。
dt = New Table( "Test",
New Column( "Treatment", Values( [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0] )),
New Column( "Covariate", Values( [15, 31, 21, 41, 52, 31, 25, 31, 45, 32, 14, 32, 13] )),
New Column( "Response", Values( [15, 21, 34, 51, 22, 41, 25, 31, 2, 4, 5, 3, 1] ))
);
dt << Fit Model(
Y( :Response ),
Effects( :Treatment, :Covariate ),
Personality( "Generalized Linear Mixed Model" ),
Generalized Distribution( "Normal" ),
Run( Fit( Random Effects Covariance Parameter Estimates( 0 ) ) )
);
我們可以透過「值排序」列屬性來變更預設行為，但如果這樣做，Logistic 和 JMP Pro 19 的因果處理中的 Y 就不會按照我們通常想要的方式運作。
我不知道我們可以如何改變，但我對目前的行為感到有些不便。
如果提供這個新功能，對您和/或其他使用者來說會有什麼價值？我不知道。
這是外部客戶請求嗎？不是。
有沒有哪個競爭軟體包具有這個功能或解決方案，值得我們關注？我認為在許多 R 軟體包中，對於 0-1 的二元因子變量，1 被視為處理變量，0 被視為控制變量。
這會影響客戶的續約、擴展或採用嗎？如果我們不解決這個問題，是否會危及帳戶安全？不會。
感謝您提交此請求！相關產品經理將很快審核此請求。如有任何更新，我們會通知您。
