2 차 모델을 이용한 역 예측 나는 fit model> inverse prediction을 사용하여 선형 fit로부터 예측 된 x를 계산했다. 2 차 모델을 사용하여 동일한 작업을 수행 할 수 있습니까?
다시 : 2 차 모델을 사용하여 역 예측일반적으로, 아니오.
Y = 10에 대한 역 예측은 무엇입니까?
다시 : 2 차 모델을 사용하여 역 예측(이 회신은 취소되었습니다.)
다시 : 2 차 모델을 사용하여 역 예측 mark 이차 표준 곡선을 사용하여 'y'에서 'x'를 계산하려고하므로 동일한 표준 데이터 전나무를 사용하여 계산 된 'x'와 jmp를 사용하는 선형 모델을 비교할 수 있습니다. 선형 및 이차 함수가 중첩 된 십자선 도구를 사용하여 그래픽 으로이 작업을 수행 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. JMP를 사용하여 2 차 반응 함수에서 'x'를 계산하여 선형 모델을 사용하여 계산 된이 값과 해당 값의 차이를 표시하는 다른 방법이 있습니까?
다시 : 2 차 모델을 사용하여 역 예측나는 당신이 이변 량 플랫폼을 사용하고 있다고 생각합니다. 대신 최소 제곱 적합 플랫폼을 사용하십시오. 이 플랫폼의 역 예측 명령은 여전히 2 차 모형에서 작동하지 않지만 다른 옵션이 있습니다. 이 차례를 따라라:
- 고르다 분석 > 맞는 모델 .
- 고르다 응답 열을 클릭하고 와이 .
- 고르다 인자 기둥.
- 딸깍 하는 소리 매크로 선택 다항식 .
- 강조 변경 최소 보고서 .
- 딸깍 하는 소리 운영 .
- 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 요인 프로파일 링 > 프로파일 러 .
- 옆에있는 빨간색 삼각형을 클릭하십시오 예측 프로파일 러 선택 최적화와 욕구 > 바람직한 기능 .
- 플롯 맨 윗줄의 오른쪽 끝에있는 선호도 플롯을 Control- 클릭하십시오.
- 목표를로 변경 경기 대상 . 그렇지 않으면 바람직하지 않은 값을 변경하지 마십시오.
- 들어가다 목표 로 응답 값 중간 값.
- 들어가다 낮은 과 높은 대상을 둘러싸는 값. 이 값은 중요하지 않습니다.
- 딸깍 하는 소리 승인 .
- 옆에있는 빨간색 삼각형을 클릭하십시오 예측 프로파일 러 선택 최적화와 욕구 > 바람직 함 최대화 .
역 예측은 요인에 대한 프로파일 러 아래의 빨간색 숫자로 나타납니다.
다시 : 2 차 모델을 사용하여 역 예측 mark 당신의 응답을 주셔서 감사합니다. 그것은 효과가 있었고 선형 모델에 대한 역 예측 결과를 얻었지만 JMP에서 2 차 모델에 대한 역 예측을 얻을 수 없습니다. 옳은?
다시 : 2 차 모델을 사용하여 역 예측맞습니까?
Big Class 데이터 테이블을 사용하여 위의 단계를 수행했습니다. 가중치는 Y 역할에 있으며 모델에 높이와 높이 ^ 2 항을 추가했습니다. Y = 120의 목표와 일치하도록 바람직한 기능을 정의했습니다. 결과는 다음과 같습니다.
역 예측은 66.3 인치입니다.
Re : 2 차 모델을 사용한 역 예측안녕하세요,
나는 동일한 문제에 직면했을 때이 주제를 방금 발견했습니다. 솔루션은 역 예측을 갖도록 작동하지만 신뢰 구간이 없습니다. 제 경우에는 2 차 및 로지스틱의 두 모델을 비교하고 있으며 두 모델의 역 예측을 비교하고 싶습니다. 로지스틱에는 신뢰 구간을 제공하는 역 예측 모듈이 있습니다. 2 차 모델도 마찬가지입니다. 이 기능이 2 차 모델에 추가되는지 아는 사람이 있습니까?
