このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何だったのでしょうか？
当社には、複数の変数を組み合わせたモデリングと理解を必要とするプロセスが多数存在します。
現在、以下の論文のExcel版とPython版が存在します。
https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.2041-210x.2012.00261.x
固定パラメータの分散、ランダムパラメータの分散、および残差を推定し、それぞれについてR二乗値を計算する。
JMP 17.2ではこれを自動的に行わないため、ExcelやPythonによる実装が必要となる。
どのような改善を望みますか？
添付のマークアップ（弊社のPythonスクリプトの出力）をご覧ください。このマークアップは、周辺効果（固定効果）プロットと周辺効果＋条件付き効果プロットにR2値を直接表示します。また、周辺効果、条件付き効果、条件付き効果と周辺効果の差分、および残差を数値で表形式で表示します（図には示していません）。
この考え方が重要なのはなぜですか？
実際のプロセスエンジニアのほとんどは、R二乗値で物事を考えます。当社には130人以上のエンジニアがおり、現在Excelで手作業でこの作業を行っていますが、現在はPython化を進めています。しかし、JMPで直接的なソリューションが実現すれば、作業が大幅に簡素化され、人的ミスも減少します。また、Pythonのインストールなどに費やしている時間も大幅に節約できます。
このアイデアの財務的影響と、なぜ（社内でのPython/Excel実装にもかかわらず）早急に必要とするのか：
推定月間100万米ドル以上。堅牢な統計分析は重要な実現要因です。この機能をJMPに直接搭載することは非常に重要です。そのため、この要望を提出しました。
JMPコミュニティに関するその他の背景情報：
JMPコミュニティのディスカッションフォーラムでも、以下のような活発な議論が交わされました。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Generating-conditional-and-marginal-R-squared-for-mixed-models/td-p/468233
ご依頼いただきありがとうございます。JMPの新しいバージョンでは、混合モデルの適合統計出力に周辺R²値と条件付きR²値が表示されますが、グラフには表示されません。この内容でご要望を満たせるかどうか、コメント欄でお知らせください。よろしくお願いいたします。
