如何在测量Y响应的平均值时使用逆预测统计量？嗨，您好，
我已经进行了一些实验，我已经形成了对已知X浓度的Y响应的校准曲线。我还运行了4个未知X浓度的重复，并且具有相关的测量Y值。我想获得用于估计这4次重复的平均浓度的置信区间，从校准曲线插值。我知道jmp中的逆预测函数可以找到置信区间，但这只考虑了一次测量的一个Y值。如果我想要包含与未知数的平均测量Y值相关的误差而不是仅假设没有测量误差的1值，我不确定如何解决问题。
任何帮助将不胜感激。
非常感谢，
安德鲁
Re：如何在测量Y响应的平均值时使用逆预测统计量？在没有重复的情况下，来自标准曲线拟合的RMSE估计是依赖于模型的并且基于少量自由度（观测数量（8） - 参数数量（4）= 4）。如果模型很好（几乎没有偏差）那么这个RMSE非常好，但是小DF将导致更宽的置信区间。
（顺便说一句，如果你有四个参数，那么你只需要四个浓度。诀窍在哪里放置它们？JMP非线性设计可以提供帮助！然后你也可以确定最好的复制。）
Re：如何在测量Y响应的平均值时使用逆预测统计量？嗨马克，
谢谢你的回复。标准曲线曲线由8种不同浓度的单次测量组成。这只是进行4次重复的未知数。由于对标准浓度和未知数进行了不同数量的重复，是否会阻止您提出的未知方法的治疗？
问候，
安德鲁
Re：如何在测量Y响应的平均值时使用逆预测统计量？我假设您确定了标准曲线，每个已知浓度重复四次。因此，拟合曲线中Y变量的RMSE是根据重复误差估算的，假设不合适。输入每个未知数的平均响应将产生一个置信区间，该区间使用个人的RMSE。
