信頼楕円計算<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは。
二変量チャートの信頼楕円が JMP によってどのように計算されるかを誰かが提案できますか? 例 - 95% 信頼楕円
ありがとう、
デビッド
Re: 信頼楕円の計算ありがとう！
Re: 信頼楕円の計算楕円本当に難しい方法で行う必要がある場合は、いくつかの質問に答えることができます。私も固有値の専門家ではありませんが、つまずいたことがあります。助けを借りて。
Re: 信頼楕円の計算ありがとう！
Re: 信頼楕円の計算これは良い紹介ですオンラインで利用できます。
二変量正規密度等高線を直接描画する JMP 関数があります。 以下のコードは、平均が 50 と 40、stddev が 10 と 15、相関係数が 0.8 の 2 つの変数の 0.95 等高線を描画します。 したがって、式を描くためには必要ではなく、瞬間だけが必要です。
新しい窓( "例" 、
グラフボックス(
塗りつぶしの色( "青い" ) ;
通常の輪郭( 0.95 、 [ 50 40 ] 、 [ 10 15 ] 、 [ 0.8 ])) ;
)
) ;
Re: 信頼楕円の計算レスポンスに感謝
Re: 信頼楕円の計算やあデビッドK 、
この部分についてはお手伝いできると思いますが、他の部分は私の知識を少し超えていますdge（私も統計学者トレーニングによって、しかし、私はいくつか知っていますこのフォーラムに頻繁に参加する他の人は確かにそうです!)。 Fit Y by X で直交フィットを取得するには、赤い三角形メニューで [Fit Orthogonal] を選択し、次に [Unequal Variances (Princ Comp)] を選択します。 これにより、楕円の長軸が得られ、直線の式が含まれます。 長軸と短軸の幅の計算は難しい部分のようです。 私が理解しているように、これらは最初の 2 つの主成分の空間に基づいています。プロットを回転させて、楕円の長軸の勾配が 0 になるようにします。 長軸と短軸幅一部は希望するカバレッジに基づいています (これは基本的にディストリビューションでのルックアップになります)テーブル）、他の部分はスケーリング（通常の信頼区間のコンポーネントなど）になります。 私の最初の考えは、固有値 (主成分空間における各変数の分散) をスケーリングとして使用することですが、これをいじってみると、それほど単純ではないことが明らかです。
申し訳ありませんが、これについては直接お役に立てません! 完全な答えに出くわしたら、必ず投稿します（そして、これらを手放すのに苦労しています）。
ジュリアン
Re: 信頼楕円の計算@ジュリアン・パリス - 詳細な回答をありがとう。
私はトレーニングによる統計学者ではありませんが (それとはかけ離れています)、密度楕円をかなり頻繁に使用しています。 私が探しているのは、あなたが説明したパラメータを計算するための式です。 これらをお持ちですか、または参照できる場所を教えていただけますか?
ありがとう、
デビッド
Re: 信頼楕円の計算やあデビッドK 、
信頼楕円 (密度楕円) の計算は、サンプルが 2 変量正規分布から抽出されるという仮定に基づいており、境界はその分布の分位数に基づいて計算されます。 楕円の詳細は次のとおりです。密度楕円
この楕円の実際の計算を探していますか?つまり、長軸と短軸の長さ、および勾配パラメーターを見つける方法は? 傾きは、スケーリングされた空間での X と Y の直交適合に基づいています。 Y に関するエラーを最小化するのではなく、X と Y の両方に関して偏差を最小化します。主成分分析を考えてみてください。 長軸と短軸の長さは、本質的に、各変数の標準偏差でスケーリングされた二変量正規分布 (サンプル r から推定された ⍴ を使用) の分位数のルックアップです。 中央は二変量平均です。
これが役立つことを願っています！
ジュリアン
