Vorhersageintervall für neue Beobachtungen, die nicht im Datensatz enthalten sindIch habe ein lineares Regressionsmodell erstellt und wurde gebeten, mithilfe des Vorhersageausdrucks ein Tool in Excel zu erstellen, das ein Team von Beteiligten verwenden kann.Das Tool wird auf neue Beobachtungen angewendet, die im Originaldatensatz nicht enthalten sind.Ich würde gerne ein Vorhersageintervall einschließen, bin mir aber nicht sicher, wie ich die JMP-Ausgaben verwenden soll, um ein Vorhersageintervall für Daten anzugeben, die noch nicht im Modell enthalten sind.
Betreff: Vorhersageintervall für neue Beobachtungen, die nicht im Datensatz enthalten sindPerfekt.Danke, Dale!Ich hatte nicht daran gedacht zu bemerken, dass wir die Daten nur auf Beobachtungen derselben Population anwenden können.
Betreff: Vorhersageintervall für neue Beobachtungen, die nicht im Datensatz enthalten sindMit dem roten Pfeil in der Regressionsausgabe können Sie die vorhergesagten Werte und entweder einen Mittelwert oder ein individuelles Konfidenzintervall speichern. Welches verwendet wird, hängt davon ab, ob die Vorhersagen für einzelne Beobachtungen oder einen Durchschnitt vieler Beobachtungen mit diesen Merkmalen gelten (beachten Sie, dass die Der Unterschied zwischen den beiden dürfte sehr groß sein, seien Sie also vorsichtig bei der Entscheidung, was angemessen ist).Es ist jedoch auch wichtig zu beachten, dass diese Vorhersagen und Intervalle nur für neue Beobachtungen gelten, die aus derselben Population stammen.Normalerweise stammen die neuen Beobachtungen aus einem späteren Zeitpunkt (z. B. der Gegenwart oder Zukunft) als aus der Vergangenheit (woher die Daten stammen).Es stellt sich also immer die Frage, ob die Stichprobe, auf der Sie Ihre Analyse basieren (selbst wenn es sich um die Grundgesamtheit zu einem bestimmten Zeitpunkt handelte), immer noch repräsentativ für die Grundgesamtheit ist, über die die neuen Vorhersagen getroffen werden sollen.Es gibt wirklich nichts, was man tun kann, um Vorhersagen über eine veränderte Population zu treffen, wenn man nicht genau angeben kann, auf welche Weise sie sich möglicherweise verändert hat.
