置信椭圆计算<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />嗨伙计，
有人可以建议如何通过 JMP 计算二元图表中的置信椭圆吗？ 例如 - 95% 置信度椭圆
谢谢，
大卫
回复：置信椭圆计算谢谢！
回复：置信椭圆计算椭圆如果您确实需要以困难的方式做到这一点，可能会回答一些问题。我也不是特征值方面的专家，但我确实偶然发现了它。在帮助下。
回复：置信椭圆计算谢谢！
回复：置信椭圆计算这是一个很好的介绍可以在线获取。
有一个 JMP 函数可以直接绘制二元正态密度等值线。 下面的代码为两个变量绘制了 0.95 等值线，平均值分别为 50 和 40，stddev 10 和 15，相关系数为 0.8。 因此，绘制公式不需要，只需要矩。
新窗户（ “例子” ,
图框（
填色（ “蓝色的” ） ;
正常轮廓（ 0.95 , [ 50 40 ] , [ 10 15 ] , [ 0.8 ]） ;
）
） ;
回复：置信椭圆计算感谢您的回应
回复：置信椭圆计算你好大卫·K ,
我想我可以帮助你解决其中的一部分，但另一部分有点超出我的知识范围dge（我也不是统计员通过培训，但我知道一些其他经常光顾这个论坛的人当然也是！）。 要在“Fit Y by X”中获得正交拟合，请在“红色三角形”菜单下选择“拟合正交”，然后选择“不等方差（Princ Comp）”。 这将为您提供椭圆的长轴，并将包括直线的公式。 长轴和短轴宽度的计算似乎是棘手的部分。 据我了解，它们基于前两个主成分的空间 - 就好像您旋转绘图以使椭圆的长轴的斜率为 0 一样。 长轴和短轴宽度将部分基于所需的覆盖范围（这基本上是分布中的查找桌子），另一部分是缩放（如常规置信区间的组成部分）。 我的第一个想法是使用特征值（主成分空间中每个变量的方差）作为缩放比例，但通过尝试，很明显它并不那么简单。
抱歉，我无法在这方面提供直接帮助！ 如果我找到完整的答案，我一定会发布（而且我很难放手这些事情）。
朱利安
回复：置信椭圆计算@julian Parris - 非常感谢您的详细回复。
我不是训练有素的统计学家（远非如此），但确实经常使用密度椭圆。 我正在寻找的是计算您描述的参数的公式。 你有这些吗？或者你能给我提供一个参考资料，让我可以查找它们吗？
谢谢，
大卫
回复：置信椭圆计算你好大卫·K ,
置信椭圆（密度椭圆）的计算基于以下假设：您的样本是从二元正态分布中抽取的，并且边界是根据该分布的分位数计算的。 以下是椭圆的更多详细信息：密度椭圆
您是否正在寻找该椭圆的实际计算结果？即如何求长轴、短轴的长度以及斜率参数？ 斜率基于缩放空间中 X 和 Y 的正交拟合；不是最小化相对于 Y 的误差，而是最小化相对于 X 和 Y 的偏差——想想主成分分析。 长轴和短轴长度本质上是对二元正态分布（其中 ⍴ 根据样本 r 估计）的分位数的查找，并按每个变量的标准差进行缩放。 中心是二元均值。
我希望这有帮助！
朱利安
