在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線你好，
我對版本 13 中的 Fit Line 功能有疑問。
在版本 10 中，我能夠製作帶有延伸到數據點之外的線性回歸線的圖表（見圖）。 然而，在版本 13 中，線性回歸線在最後一個數據點處停止。 版本13中是否有設置可以實現線性回歸擴展到最後一個數據點之外？
謝謝！
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線今天在 JMP13.1 和 JMP14 中教授“JMP 軟件：方差分析和回歸”。 在JMP14.0中已修復，可以在Bivariate中看到外推。 學生有 JMP13.1，停在最後一個數據點。 因此，要修復此問題，請為當前許可證所有者升級到免費的 JMP14.0。 請注意，JMP14.0 中報告了一些錯誤，因此請勿卸載 JMP13。 值得慶幸的是，升級不會像其他軟件一樣覆蓋以前的版本，您可以使用相同的許可證保留兩個版本。回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線我只需要這麼說，就可以將其從我的系統中刪除。我知道幾乎每條規則都有例外，但是：
1. 大多數物理現像都是通過微分方程的和和/或乘積來描述的。這些微分方程的參數本質上通常是非線性的。（這意味著與“彎曲”不同的東西！！）
2. 由於微分方程的這些和和/或乘積非常難以建模，因此我們傾向於對它們進行泰勒級數近似，因為它們更容易指定，並且通常可以完成可接受的數據擬合工作。這些近似值必然僅適合現有數據的範圍。
3. 通過在現有數據之外推斷這些近似值來進行預測就像玩俄羅斯輪盤賭。
如果 JMP 和這個社區負責任的居民不想幫助您裝彈，請不要太沮喪！
通過編寫 JSL 腳本，您可以做任何您想做的事情，無論統計上考慮得多麼不周或異常。腳本可以輕鬆地在整個企業中部署。您可能希望考慮編寫一些 JSL 來實現您的程序。
祝你好運！
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線這對於包含在同一列中並由組列分割的多個數據集來說是可以接受的。儘管在 JMP 14 中我確實期待看到默認情況下運行，但這會很好地工作。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線你好@nocaltim ,
我明白你的意思！有幾種方法可以解決這個問題。 使用值範圍按列交錯的行，無論 X 或 Y 是什麼變量，都可以獲得相同的結果：
我同意這並不理想，並且在 JMP 14 中的“Fit Y by X”中，該線默認會延伸。 另一個選擇：圖形生成器有一個很好的功能，可以使用公式元素進行繪圖，這通常對您有用。 在公式列中編寫您自己的公式，或者對於任何模型，保存平均值的預測公式以及置信區間的公式列（如果需要，但請確保保存公式列，而不僅僅是值），然後拉出圖形生成器，使用相同的 X 作為 X 變量，然後使用所有公式列作為 Y 變量，然後單擊公式圖形元素。 然後，您可以根據需要更改線條顏色和样式。
我希望這對一些人有幫助！
@朱利安
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線嗨朱利安，
你的“技巧”的問題是這樣的：假設我有一個包含三列數據的數據表——年齡、身高、體重。有時我會繪製年齡與體重的圖，有時我會繪製年齡與體重的圖，有時我會繪製身高與體重的圖，有時我會反轉 X 和 Y 值（體重與年齡而不是年齡與體重）。僅當所有圖只有一個 X 值時，您的技巧才有效。正確的？或者我錯過了什麼？ 而且，如果我是對的，那麼管理哪一列（年齡、體重、身高）將成為我將要製作（或通過腳本重新製作）的下一個圖的 X 值將變得非常痛苦。相反...JMP 至少應該允許強制擬合（例如，我指定斜率和截距）擴展到 X 和 Y 繪圖窗口限制的限制。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線你好@量子,
我上面列出的修復/技巧將在 JMP 13 中起作用以擴展回歸線（在 JMP 14 中這將自動發生）。 您還有其他想做的事情嗎？
@朱利安
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線新的 JMP 願望清單是請求（或添加回）某些功能的好地方：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list
開發人員正在查看此列表以了解即將推出的版本，這聽起來像是添加到該列表中的一件很棒的事情（如果它尚不存在）。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線馬克，我需要將繪圖外推到數據集中不存在的總體，以提供我們從已知的時間變化中看到的預測模型。 約束斜率會破壞統計有效性。 我在 JMP 的先前版本中開發了這種方法，這將迫使由數百名工程師組成的整個團隊放棄 JMP 作為平台。 我們還有比這更好的解決辦法嗎？回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線雖然規則幾乎總是有例外，但我相信 JMP 在實施該平台的方式上採取了最謹慎的道路。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線關於將最佳擬合線擴展到（例如）X 圖範圍限制的問題，我想建議一個場景，其中將這些最佳擬合線擴展到數據之外非常有用。在我的工作中，我每天都會進行分析，其中兩個變量應該具有完美的 1:1 相關性（斜率為 1，截距為零）。這種 1:1 的相關性應該延伸到遠遠超出我的數據限制的範圍。實際的 X 與 Y 從來沒有真正的 1:1 相關性——了解這一點非常有用。但為了幫助理解這一點，我喜歡在圖表中明確添加 1:1 線。我希望這條 1:1 線遠遠超出數據限制，這樣當我也對實際數據進行最佳擬合時，即使最佳擬合線僅限於可用數據的範圍，我也可以使用 1:1 線作為比較的“傾斜地板”。我完全理解為什麼最佳擬合數據不應該被推斷（太遠）超出可用數據，但為什麼我不能包含擴展的 1:1 線？？？（是的，我可以將其添加為圖形對象，但這只是 JMP 為我“創造”工作，而不是 JMP 簡化我的工作。）
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線當第一代食品加工機切斷手指時，負責任的製造商在蓋子上添加了聯鎖裝置。
當泰勒級數近似值被不適當地用於推斷超出數據范圍時，負責任的製造商會禁用該功能。
我認為吉姆和丹是對的。 只是對解決方法說不。 如果您只是必須進行推斷，請擬合確定性（通常是非線性）模型。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線對於大型且複雜的數據集，這種解決方法是不可行的。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線這是我對 JMP 程序的不滿之一，因為新的推出使該程序的靈活性和可用性降低。如果為過去版本中可用的功能提供了替代解決方法，那麼為什麼首先刪除該功能呢？
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線您可以使用雙變量>特別適合命令選擇無截距趨勢分析。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線還需要根據趨勢的 95% CI 來推斷穩定性/保質期延長。 無法讓 Degradation 提供與現有視覺圖類似的效果。回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線顯然，有時您希望將截距強制為 0，但要注意：這會改變您正在查看的許多回歸統計數據的解釋。 本質上，通過強制截距為 0，您可以說平均值為 0（考慮中心/縮放數據）。 如果您的推斷超出了數據范圍，這可能會特別成問題。
另一種簡單的思考方法是：考慮身高與體重的關係圖。 您可以為該數據擬合一條線。 是否應該強制該線穿過 (0,0) 點？ 如果你沒有身高，你就不會有體重，所以這是有道理的。 然而，從最低高度數據點到 0 的線性關係可能不成立。 強制其在整個範圍內呈線性可能會導致問題。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線在 x 上添加 0 不起作用。必須使用帶有 fit 的註釋工具，其中截距強制為零，而除了 (0,0) 之外不可能有任何其他截距值。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線偉大的！ 感謝您的反饋！
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線我同意吉姆對超出觀察數據范圍進行推斷的擔憂。 但是，如果您希望這樣做，可以向表中添加一個新行，其中的值超出 X 變量的數據范圍，然後 JMP 會將行延伸到該點。 由於沒有與該行關聯的 Y 值，因此這不會改變回歸結果。
回复：在 JMP 版本 13 中擴展線性回歸線您可以使用註釋工具，或者在 JSL 中使用“添加圖形”功能來添加擬合線，但是，由於它是基於數據中的參數的回歸，而不是預測工具，因此使擬合線投影到已知數據點之外在靜態上是不正確的。所以您看到的是 JMP 10 中錯誤的更正。
