是什么促使你提出这个愿望清单请求？
我们有许多流程需要进行混合多元建模和理解。
目前我们已经用 Excel 和 Python 实现了以下论文：
https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.2041-210x.2012.00261.x
估计固定参数方差、随机参数方差和残差，并由此计算每个参数的 R 平方值。
JMP 17.2 不会自动执行此操作，因此需要使用 Excel 和 Python 实现。
您希望看到哪些改进？
请查看附件中的标记（我们 Python 脚本的输出），该标记直接在边际（固定）效应图和边际+条件效应图中标记了 R² 值。它还以表格形式（未图示）数值显示了边际效应、条件效应、条件效应与边际效应之差以及残差。
为什么这个想法很重要？
大多数实际工艺工程师都以R平方值来思考问题。我们有超过130名工程师在Excel中手动计算R平方值，现在这项工作已经用Python实现了。然而，如果能在JMP中直接实现，将大大简化我们的工作，并减少人为错误。此外，还能节省我们目前花费在Python安装等方面的大量时间。
这个想法的财务影响以及我们为什么需要尽快实现它（尽管内部可以使用 Python/Excel 实现）：
预计每月超过100万美元。强大的统计分析能力至关重要。在JMP中直接具备这种能力非常重要。因此，我们提出此项请求。
JMP社区的其他背景信息：
JMP社区也对此展开了热烈的讨论，内容如下：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Generating-conditional-and-marginal-R-squared-for-mixed-models/td-p/468233
感谢您提交此请求。在新版本的 JMP 中，混合模型的“拟合统计”输出中会显示边际 R² 和条件 R² 值，尽管它们不会显示在图表中。请在评论中告知我们这是否满足您的需求。谢谢。
