JMP多元回归是什么，JMP多元回归变量筛选方法这两个问题，是很多数据分析初学者在接触建模环节时经常会提出的疑问。JMP作为一款可视化统计分析软件，不仅为用户提供了直观的图形界面，还通过强大的回归建模工具帮助用户理解变量间的复杂关系。多元回归作为一种核心分析方法，在JMP中有着完整的建模、验证与筛选流程，适用于市场研究、金融建模、制造质量控制等多个行业领域。

　　一、JMP多元回归是什么

　　JMP中的多元回归是指使用两个及以上自变量去预测一个连续因变量的统计方法。这种分析方法的核心是构建一个线性方程，估计每个解释变量对结果的影响，同时识别出最具预测力的因素。在JMP中进行多元回归，不需要编写代码，只需通过图形化操作即可快速完成建模。

　　操作步骤如下：

　　1.打开数据集后，点击【分析】菜单，选择【建模】下的【Fit Model】（拟合模型）。

　　2.在建模界面中，将目标变量拖至“Y”角色栏，所有预测变量选中后拖入“构建模型效应”区域。

　　3.检查“模型类型（Personality）”下拉菜单，确认已选择“标准最小二乘（Standard Least Squares）”以启用最小二乘法建模。

　　4.点击【运行】按钮后，JMP将自动生成回归分析报告，包括参数估计、显著性检验及模型诊断指标。

　　模型输出会包含回归系数、标准误、t统计量、p值、R²值以及残差图等内容。特别值得注意的是，JMP将这些结果用交互式图形呈现，例如拖动滑块查看预测变化、自动标注异常点等，这对于理解模型结构极为有利。

　　此外，JMP支持处理分类自变量（自动进行虚拟变量转换）、多项式项、交互项等高级建模需求，使得建模过程灵活而全面。

　　二、JMP多元回归变量筛选方法

　　进行多元回归时，选取哪些变量纳入模型尤为关键。冗余变量会影响模型稳定性，而遗漏关键变量又会降低预测能力。JMP提供了多种变量筛选方法，从手动到自动，兼顾专业性与可操作性。

　　1.逐步回归（Stepwise Regression）

　　用户可通过【分析】>【建模】>【逐步回归】模块打开变量筛选工具。在窗口中选入目标变量和所有候选自变量后，选择进入和剔除标准（例如p值阈值），JMP将自动执行前向选择、后退剔除或逐步法。筛选过程和结果都有清晰图示，可以实时观察变量的加入或删除对模型性能的影响。

　　2.相关矩阵+散点图矩阵

　　为初步识别变量间的强相关性，可在【分析】>【多变量方法】>【多变量】中生成相关性矩阵和散点图。高相关的变量往往提示共线性问题，可以先合并、降维或剔除。

　　3.VIF（方差膨胀因子）诊断

　　在拟合模型后，通过点击【红色小三角】菜单进入【诊断】部分，启用VIF显示。一般而言，VIF大于10的变量说明存在严重共线性，应考虑剔除或合并处理。

　　4.AIC/BIC模型评估指标对比

　　JMP会输出模型信息准则如AIC、BIC等，用于模型简洁性和拟合程度的综合评估。通过不同变量组合模型的AIC比较，选出最优方案。

　　5.交互式筛选与Profiler可视化

　　在预测轮廓图（Prediction Profiler）中，可以观察不同变量对预测结果的敏感度，图中斜率越大，变量影响越显著。通过拖拽变量滑块调整观察影响，还能动态移除不敏感变量。

　　三、JMP回归结果中的残差分析方法

　　当完成变量筛选与模型建立后，对模型进行残差分析是检验其是否合格的重要步骤。JMP提供了完善的残差可视化与异常值诊断功能。

　　1.残差图检查模型假设

　　通过【红色小三角】中的【Save Residuals】，可以将残差作为新的列添加到数据表。然后进入【图形生成器】，将残差与拟合值、预测值等绘图，可判断残差是否随机分布。

　　2.Q-Q图检验正态性

　　在模型输出中选择【诊断图】可以查看Q-Q图，若点落在对角线附近，说明残差满足正态分布假设，适合线性回归使用。

　　3.Cook's D识别影响点

　　JMP支持自动计算Cook's D影响系数，结合杠杆值、学生化残差等，可以识别哪些观测对模型有强烈影响。这些数据点可进一步审查是否为录入错误、极端情况或真实高影响个体。

　　4.回归标准图的综合呈现

　　JMP提供集成化残差诊断图，包括残差直方图、拟合图、杠杆图和学生化残差对预测值图，帮助用户从多个维度校验模型可靠性。

　　综上所述，JMP多元回归是什么，JMP多元回归变量筛选方法涉及的不仅是操作流程的掌握，更在于理解建模思路、变量间关系和模型稳定性的平衡。JMP在这些方面提供了极大的操作灵活性和交互式支持，使得多元回归分析不再是冷冰冰的公式堆砌，而是可以借助图形与交互推动深入洞察的强力工具。