是什麼促使你提出這個願望清單請求？
我們有許多流程需要進行混合多元建模和理解。
目前我們已經用 Excel 和 Python 實作了以下論文：
https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.2041-210x.2012.00261.x
估計固定參數變異數、隨機參數變異數和殘差，並由此計算每個參數的 R 平方值。
JMP 17.2 不會自動執行此操作，因此需要使用 Excel 和 Python 實作。
您希望看到哪些改進？
請查看附件中的標記（我們 Python 腳本的輸出），該標記直接在邊際（固定）效應圖和邊際+條件效應圖中標記了 R² 值。它也以表格形式（未圖示）數值顯示了邊際效應、條件效應、條件效應與邊際效應之差以及殘差。
為什麼這個想法很重要？
大多數實際製程工程師都以R平方值來思考問題。我們有超過130位工程師在Excel中手動計算R平方值，現在這項工作已經用Python實現了。然而，如果能在JMP中直接實現，將大大簡化我們的工作，並減少人為錯誤。此外，還能節省我們目前花費在Python安裝等方面的大量時間。
這個想法的財務影響以及我們為什麼需要盡快實現它（儘管內部可以使用 Python/Excel 實現）：
預計每月超過100萬美元。強大的統計分析能力至關重要。在JMP中直接具備這種能力非常重要。因此，我們提出此項請求。
JMP社群的其他背景資訊：
JMP社群也對此展開了熱烈的討論，內容如下：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Generating-conditional-and-marginal-R-squared-for-mixed-models/td-p/468233
感謝您提交此請求。在新版本的 JMP 中，混合模型的「擬合統計」輸出中會顯示邊際 R² 和條件 R² 值，儘管它們不會顯示在圖表中。請在評論中告知我們這是否滿足您的需求。謝謝。
