品牌型号：微软 surface pro7

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：JMP 18

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。

一、JMP回归分析为什么偏差很大 

回归分析中，偏差过大说明模型出现了问题，这个模型的结果不算是很可靠，所以我们需要对其进行修正和调整，而在更改之前，需要了解其产生的原因，下面就来说说相关原因：

1、变量选择不当

这是最常见的一种情况，具体表现为模型中包含了不相关的变量，或者遗漏了关键预测变量。举一个例子，比如说用订单日期来预测利润，这就是典型的变量选择不当，因为两个变量之间根本没有相关性，回归分析无法进行预测，进行分析之后也无法得出一个可分析的结果。

2、数据质量问题

数据质量问题是我们选择数据样本出现了问题，往往表现在三个方面，第一种是存在极端值，第二种是变量之间存在关系，最后一种是不满足回归假设。大家也可以通过软件依次检查。

3、样本错误

这就是我们选择的样本过小，或是其中的数据有所遗漏导致的，需要更换样本。

二、JMP模型变量应怎样重新选择

在进行变量的重新选择之前，我们要先对回归结果进行分析，找出问题根源。

首先，大家需要去看一下每一个参数的【概率>|t|】，这个值是否显著，它基本上可以等于P值，一般来说，只要这个值小于0.05，我们就可以视作变量显著。

如果从报告中，我们发现变量不显著，我建议大家可以尝试删除该变量，并且重新建模之后对新的模型进行评估。最简单的评估方式就是观察【拟合汇总】中的【调整R方】，如果有增加，说明变量可以删除。

当然，作为一款功能强大的数据分析软件，JMP也为我们提供了系统性变量选择方法，我们可以使用逐步回归，下面来为大家讲讲详细操作步骤。

（1）在菜单栏中，我们先点击【分析】，然后选择【拟合模型】，这样我们就可以构建模型了，只不过在这里，我们的特质选择逐步。

（2）这样操作下来，JMP会为我们生成最终的结果，我们点击全部进入，或者在下方勾选变量，然后我们再综合对比不同变量存在状况下的R方，当然我也推荐大家关注AICc、BIC这两个值，就可以逐渐为我们选择出最适合的变量模型。

大家需要在这过程中保持耐心，好的模型不是一次拟合就能成功的，而是在不断的假设、验证、修正中不断循环完善的，我们需要正确对待每一次偏差出现错误的情况，选择正确的变量获得更好的模型，以上就是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，希望可以帮到大家。