☐ 很棒的新功能
☑ 可以帮助很多用户！
☐ 删除感觉像是“bug”的东西
☐ 很高兴拥有
☐ 没人需要它
是什么促使你提出这个愿望清单请求？
处理分组数据时，通常需要对子集（例如，每个晶圆、批次、器件）进行快速回归分析。JMP 提供了许多拟合平台，但如果不编写脚本或重复运行“拟合 Y 对 X”命令，则无法直接在数据表中创建简单的线性拟合参数（斜率/截距）。其他列操作（例如列排名、标准化等）已经支持快速的表级工作流程，但回归分析不支持。
从健身平台检索数据是可能的——这区分了 JMP 专家和初学者！
您希望看到哪些改进？
引入两个新的列运算：
列线性回归斜率()
列线性回归截距()
用户选择 X、Y 以及可选的“分组依据”列。
JMP 会计算每个组内的线性回归，并创建一个新列，其中包含组级别的斜率或截距。同一组内的每一行都会得到相同的结果值。
此功能完全在数据表用户界面内运行，无需 Fit 平台。
为什么这个想法很重要？
许多工作流程依赖于提取大量组的简单线性拟合参数。在不同平台上手动执行此操作容易出错，而且如果不编写脚本，很难实现自动化。
原生列操作（就像现有的列...()函数一样）将：
- 大幅简化分组回归工作流程
- 避免重复的模型设置
- 确保以表格为中心的一致处理
- 减少误差并提高可重复性
- 使非脚本用户也能高效地执行分组回归分析。
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