Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
StepWise Fit intègre des corrélations statistiquement non valides dans l'ajustement du modèle lorsqu'un grand nombre de paramètres sont ajustés. Les critères JMP Stepwise examinent uniquement la somme des carrés avec le rapport F pour produire ce qui reste dans le modèle.Ensuite, ce n'est que lorsque vous créez et exécutez le modèle pas à pas final que vous obtenez le résumé de l'effet de groupe d'ajustement qui vous donne la possibilité d'obtenir FDR Logworth et FDR PValues. Un FDR alpha doit être l'entrée par défaut pour StepWise plutôt que les entrées actuelles.
Nous avons dû rechercher pourquoi JMP ne sélectionnait pas les bons critères pour incorporer les paramètres dans l'ajustement.
Projet Euclide ( https://projecteuclid.orgtalking ) parle d'incorporer FDR dans Stepwise et nous l'avons implémenté dans Python car JMP ne pouvait pas le faire correctement.
Quelle est l'amélioration que vous aimeriez voir?
Pourquoi cette idée est-elle importante ?
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