計算標準 Beta 的 95% 信賴區間大家好，
我正在進行一項分析，需要報告標準 Beta 值及其 95% 信賴區間。 當我執行迴歸模型時，JMP 將為我提供標準 Beta 本身，但旁邊列出的置信區間指的是估計值，而不是 Beta 本身。
我知道我可以透過先建立一個新的標準化變量，然後使用該變數執行分析來取得 CI - 之後 CI 將引用 beta - 但這有點繁瑣，特別是因為我正在處理很多事情變數。
在 JMP 中是否有更簡單的方法可以做到這一點？ 或者，是否可以安裝 Excel 工作表來為我完成此操作？ 我一直在研究它，將標準 beta 除以其估計值，然後將結果乘以 95% CI，似乎非常接近 - 通常在小數點後幾位內 - 但它略有偏差，我想知道為什麼。
您能給我的任何幫助將不勝感激。 謝謝！
PS - 有沒有辦法讓標準測試版預設顯示？ 我可以使用 CI 做到這一點，但似乎無法使用標準 Beta 版。
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間@德巴瑟
我知道如何編寫一個使用“擬合模型介面”並捕獲模型和視窗的腳本，因此有兩個選項：
- 添加程式碼來執行引導（這需要進行替換採樣並重複運行模型）。 我擔心這可能會非常慢。
- 加入程式碼來計算我引用的文章中提出的增量方法。
當然，另一種方法是僅在模型假設嚴格正確的情況下添加參考文章證明準確的計算。
我沒有研究過delta法演算法。 我將在幾天後回覆這篇文章，看看這些方法是否有效且不會對效能造成太大影響。
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間德巴塞,
我知道如何編寫一個使用“擬合模型介面”並捕獲模型和視窗的腳本，因此有兩個選項：
- 添加程式碼來執行引導（這需要進行替換採樣並重複運行模型）。 我擔心這可能會非常慢。
- 加入程式碼來計算我引用的文章中提出的增量方法。
當然，另一種方法是添加參考文章證明準確的計算（僅模型假設嚴格正確）。
我沒有研究過delta法演算法。 我將在幾天後回覆這篇文章，看看這些方法是否有效且不會對效能造成太大影響。
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間啊，原來是我的問題啊！ 我使用的是普通版 JMP，而不是專業版。
有沒有辦法在不引導的情況下做到這一點，或者我運氣不好？
再次感謝！
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間首先，當我運行腳本並且置信區間出現在顯示選項卡中時，當我使用界面查看列時，這些新列將不會出現，因為您使用的界面是內置的，僅列出了內置的- 在列中。
其次，我有 JMP Pro 14.1。 從線上幫助來看，Bootstrap 似乎僅在 JMP Pro 上可用。這可能就是問題所在。
如果您有 JMP PRO，為了確定錯誤，我需要查看日誌。 若要查看日誌，請按 CTRL+SHIFT+L。 右鍵單擊並選擇清除日誌，然後再次執行腳本。 日誌應該報告任何錯誤。
可以運行腳本來執行引導：
- 從輸入中隨機選擇，捕獲 Std Beta
- 計算分佈的區間。
如果接下來幾天我有空閒時間，我就會寫劇本。 但也許有人已經開發了一個應用程式來做到這一點並會做出回應。
抱歉，我應該要提到 JMP PRO。
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間你好呀，
非常感謝！ 這似乎正是我們正在尋找的。 我們使用的是 JMP 14.1，但由於某種原因，該腳本無法正常運作。 我不確定我們是否沒有正確使用它。
資料檔案按預期打開，但當我運行腳本時，由於某種原因，標準 beta CI 的列沒有顯示。 這無需進行任何修改即可在我自己的表上運行 - 只需使用“Big Class”範例表。 我懷疑我在這裡犯了某種業餘錯誤。 我附上了我得到的輸出的屏幕截圖。 你知道我可能做錯了什麼嗎？
再次感謝大家的幫助，我真的很感激！
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間ps 論文還包括他們建議的計算的 R 程式碼。JMP 可以呼叫 R，但如果您不是 R 用戶（未安裝它），我不會走這條路。
回覆：計算標準 Beta 的 95% 信賴區間@德巴瑟我沒有找到任何 JSL 訊息來計算和報告 Std Beta 的置信區間。 我的經驗更多的是縮放因素和估計，所以我在網路上搜尋了這個主題。 似乎對這些置信區間的最佳方法進行了一些討論。我喜歡這篇論文計算標準化迴歸係數的信心區間。 本文從他們模擬的異常模型中得出的結論是「我們推薦 delta 方法（Yuan & Chan，2011）或非參數引導法（Efron & Tibshirani，1998）」。
我對主題的搜尋並不廣泛，因此聽取 JMP 技術專家的意見將會很有趣。 以本文為支持，以下的腳本使用 JMP 提供的出色的 Bootstrap() 方法來計算 Std Beta 的 95% 下限和上限。 引導需要時間，此腳本會執行 1000 次迭代。 您可能希望將其減少到 500。
請參閱隨附的腳本。 我只在 JMP 14 上測試過。 如果您有不同的版本，請註明。
