在数据表里把原始数值改完之后，有些计算列却还停在老地方纹丝不动，这种时候我们先别一下子就认定是公式写错了，更常见的情况其实是公式的那层身份被弄丢了、表格的自动计算被人为地关了，又或者是公式背后靠着的那些列已经在别处悄悄地变了样。要想把JMP里面列公式为什么不跟着自动更新这件事理清楚，同时弄清楚怎么去检查公式背后的依赖关系，我们不妨先从目标列身上下手，看看它如今到底还算不算一个真正的公式列，然后再去查它到底引用了哪几列，以及当前表格的计算状态正不正常。在JMP里，列公式本来就是靠着其他列里的数据来工作的，一旦被它引用的那些列发生了变化，按道理依赖它的列应当会跟着重新算一次才对。

数据分析做到分布拟合这一步时，不能一看到某条曲线跟直方图贴得比较近，就急着下结论。正态分布、对数正态分布、Weibull分布、Gamma分布，还有其他常见的候选模型，对于偏斜的数据、长尾的数据，还有那些只能取非负值的数据，解释起来差异其实不小。JMP的Distribution平台可以同时比较好几种连续分布，并且在Compare Distributions结果里给出AICc、BIC这类指标。不过要想选好模型，需要同时看业务上的含义、图形贴合得怎么样，以及拟合优度的结果，几样东西一起参考。

每次刚把图表做出来，横轴上面那些项目的排列顺序以及数字的显示方式，常常都需要再花时间重新理一理。对于JMP里怎么改动x轴的顺序，还有怎么去调整图上显示的小数位数，在动手之前有一个前提得先弄清楚：x轴它本身到底是一个代表类别的字段，还是一列连续的数值。这两类轴处理的办法是不同的，类别字段要通过调整数值顺序（Value Order）来改，而连续的数值轴一般是进到坐标轴设置（Axis Settings）里面，去改动显示范围、刻度间隔和数字的格式。JMP的帮助文档里也提到过，数值轴只要双击坐标轴就能打开那个设置窗口，类别轴在图形生成器这些平台里同样能找到对应的轴设置功能。

在统计学中，正态检验的意义在于判断数据是否满足后续的参数检验。正态分布是多种数据检验方法的基础，只有数据符合正态分布的时候，才可以保证数据分析是有效的，学会如何进行正态检验是数据分析的重要步骤。下面就来为大家分享有关JMP如何做正态性检验，JMP正态性检验结果怎么看的相关内容。

方差分析是一种可以同时分析多个变量的重要检验操作，在回归分析中具有重大意义，我常用的数据分析软件是JMP，非常适合解决这个问题。作为一个功能强大的统计分析软件，JMP也具有方差分析的功能，我们可以轻松通过JMP对于模型进行方差检验，在完成方差分析操作之后，对于方差齐性检验结果的解读也非常重要。所以接下来，我就来为大家讲解一下JMP方差分析怎么做，JMP方差齐性检验结果该怎么解读的相关内容。

在JMP软件中，如果我们想要对多个变量进行分析，就需要用到多元线性建模功能，构建模型后解读结果的意义同样非常重要，新手在使用过程中会遇到简单线性回归无法兼顾的问题，这个时候多元线性的学习就尤其重要，下面我就来为大家结合我自己的经验详细介绍一下JMP多元线性怎么建模，JMP多元线性诊断应如何解读的相关内容。

JMP回归分析可能会出现偏差很大的情况，这并非是软件出现问题，而是由于我们模型构建的不是很恰当，偏差过大是对于我们研究的一种提醒。在实证研究中，我们当然不能随便选择变量之后就送入模型，或者说完成回归分析就觉得万事大吉，一个正确、可靠的模型往往需要多次调试，偏差过大的时候我们往往就需要重新选择变量，并且重新对比回归分析的结果。下面就和大家介绍一下JMP回归分析为什么偏差很大，JMP模型变量应怎样重新选择的相关内容。

JMP作为一个数据分析软件，它在拥有强大分析功能的同时，还能直接实现数据可视化，并且在分析过程中与用户交互，实现实时更新。这些功能帮助JMP高效地绘制数据分布图。下面就来为大家详细讲解一下有关JMP怎样绘制数据分布图，JMP数据分布图参数设置有哪些技巧的相关内容。

实验设计是多个领域中高效的系统化方法，主要用于识别关键影响因素，并且借此优化工艺参数，能够显著提升科研与工程效率。JMP软件中提供了全面的实验设计工具和可视化方法，我们可以借此科学地安排实验、分析数据并提取有价值的信息，因子筛选作为实验设计中的核心环节之一，是一种非常重要的多元分析方法，可以将复杂的数据简单化。接下来我将为大家详细介绍JMP实验设计怎么优化，JMP实验设计因子筛选的相关内容。

建立模型是我们进行数据分析的重要步骤，其中预测模型和拟合线性与非线性模型是重要的数据分析模型，帮助我们预测未来的趋势或未知结果，想办法探究两个变量之间的关系。本文将围绕JMP怎么生成预测模型，JMP拟合线性与非线性模型步骤两方面内容，为大家详细介绍。