对标准偏差的信心<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />有没有办法在一堆标准偏差中绘制置信度（比如.9），而不是挖掘每个分布？也许我今天早上刚刚死了脑筋。
*编辑*现在我只是这样做，但我觉得有更好的方法。
X = 目前的报告 （） ;
美东时间 = （X << XPath的 （ “// OutlineBox [text（）='Confidence Intervals'] / TableBox / NumberColBox [1] / NumberColBoxItem [2] / text（）” ）） ;
LCI = （X << XPath的 （ “// OutlineBox [text（）='Confidence Intervals'] / TableBox / NumberColBox [2] / NumberColBoxItem [2] / text（）” ）） ;
UCI = （X << XPath的 （ “// OutlineBox [text（）='Confidence Intervals'] / TableBox / NumberColBox [3] / NumberColBoxItem [2] / text（）” ）） ;
新表 （ “西格玛GRR” ，
新栏目 （ “估计” ，字符 ， setValues方法（EST）） ，
新栏目 （ “LCI” ，字符 ， setValues方法（LCI）） ，
新栏目 （ “UCI” ，字符 ， setValues方法（UCI）） ，
）;
回复：对标准偏差的信心我们的大多数许可证都不是JMP Pro。
回复：对标准偏差的信心请参阅 Efron，B。（1987），“Better Bootstrap Confidence Intervals”，Journal of the 美国统计协会，82：397,171-185
回复：对标准偏差的信心是的，smoore2，bootstrapping是执行此操作的“很多很多方式”之一，它有一些优点。
我希望JMP对他们的bootstrap估计实施更好的方法。 我每年圣诞节都会问圣诞老人！
我不得不写一个插件来从R“boot”包中获得Bias Corrected加速（BCa）估计，这在我看来是一种更可靠的方法。
也许如果更多的人齐声说话，圣诞老人会听到我们的声音？
回复：对标准偏差的信心为什么不使用“bootstrap”功能进行统计？
回复：对标准偏差的信心嗨，文斯！
不确定这是你所追求的，因为有很多很多方法可以做到这一点，但你可以随时“自己动手”......
名称默认为此处（1）;
//打开有问题的数据集。
BigClass_dt = Open（“$ SAMPLE_DATA / Big Class.jmp”）;
//按年龄汇总标准差。
BigClassSummary_dt = BigClass_dt <<摘要（
小组（：年龄），
Std Dev（：身高），
输出表名（“Big Class Summary”））;
//将alpha设置为表变量。
BigClassSummary_dt <<设置表变量（“alpha”，0.10）;
//计算置信区间
BigClassSummary_dt <<新专栏（“LCI”，
数字，连续，
公式（Root（（（：N Rows - 1）*：Name（“Std Dev（height）”）^ 2）/ ChiSquare分位数（1 - ：alpha / 2，：N Rows - 1），2）），
eval Formula）;
BigClassSummary_dt <<新专栏（“UCI”，
数字，连续，
公式（Root（（（：N Rows - 1）*：Name（“Std Dev（height）”）^ 2）/ ChiSquare分位数（：alpha / 2，：N Rows - 1），2）），
eval Formula）;
//陶醉你的飞行统计转向！
