用于建立两个或多个连续或分类解释变量与一个连续结果变量之间的关系模型。可用于描述变量之间的关系，并预测解释变量取不同值时的结果。
使用拟合模型的多元线性回归
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“拟合模型” 。
- 从“选择列”中单击连续变量，然后单击Y （连续变量带有蓝色三角形）。
- 从选择列中选择解释变量，然后单击“添加” 。要添加交互项，请选择变量并单击“交叉” 。这里我们添加了性别*身高交互项。
- 点击运行。
默认情况下，JMP 将提供以下输出：
- 效果总结
- 拟合表汇总。
- 方差分析表。
- 不合适表。
- 参数估计表。
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
注意：可以通过首选项（文件 > 首选项）并选择平台 > 拟合模型 > 拟合最小二乘法来更改默认输出。
- 选择顶部红色三角形下的“估计值”>“显示预测表达式” ，即可显示拟合模型的方程。
- 要将预测公式、预测值、残差和其他统计信息保存到数据表中，请单击顶部的红色三角形，然后选择“保存列”。JMP将在数据表中创建新列。
- 模型诊断图可在“行诊断”下找到。
这里我们还添加了一个实际值与预测值的对比图。
- 要查看指标参数化（使用 0、1 编码），请从“估计值”中选择“指标参数化估计值”。
顶部红色三角形。
- 要查看解释变量对预测响应的影响，请点击顶部红色三角形，选择“因子分析” ，然后选择“分析器” 。在“预测分析器”中，点击并拖动变量的垂直红线即可更改其水平或值。此时将显示预测的平均响应值和95% 置信区间。
访问“探索 JMP > 分析数据 > 分析关系和在JMP中拟合线性模型”以了解更多信息。
