图 5.10显示多表启动窗口，其中使用 Potato Chip Profile.jmp 填充了“特征数据”分级显示项。
图 5.10 针对“多个表，交叉引用”数据格式的启动窗口
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计算修正偏倚的 MLE，以便生成比没有修正偏倚的 MLE 更准确的估计值和检验。这些估计值还可缓解 Logistic 模型中常见的分离问题。有关 Logistic 回归中的分离问题的讨论，请参考 Heinze and Schemper (2002)。
分层 Bayes
Bayes 迭代数图 5.11显示使用 Potato Chip Responses.jmp 填充的“响应数据”分级显示项。
图 5.11 “响应数据”分级显示项
响应数据表包含研究结果。其中提供了每个试验的选择集 ID，以及测试对象选定的最佳和最差特征。响应数据通过选择集列和选择响应列链接到特征数据。当数据中包含多个组时，分组变量可用于对选择指标进行分组匹配。
对于每个选择集，包含可能选择集的特征 ID 的列。
一列，在该列与已选择的特征 ID 列一同使用时，可唯一指定每个选择集。
包含频数的列。若 n 是给定行的频数变量的值，则该行在计算中使用 n 次。若它小于 1 或缺失，则 JMP 不使用它来计算任何分析。
图 5.12显示使用 Potato Chip Subjects.jmp 填充的“对象数据”分级显示项。
图 5.12 “对象数据”分级显示项
