inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen ModellsIch habe das vorhergesagte x aus der linearen Anpassung unter Verwendung des Anpassungsmodells> inverse Vorhersage berechnet. Ist es möglich, dasselbe mit dem quadratischen Modell zu tun?
Betreff: inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen ModellsHallo,
Ich bin gerade auf dieses Thema gestoßen, da ich vor dem gleichen Problem stand. Die Lösung funktioniert mit der inversen Vorhersage, aber ohne Konfidenzintervall. In meinem Fall vergleiche ich zwei Modelle: quadratisch und logistisch, und ich möchte die inversen Vorhersagen von beiden vergleichen. Bei der Logistik gibt es das inverse Vorhersagemodul, das das Konfidenzintervall angibt. Dasselbe vermisse ich beim quadratischen Modell. Weiß jemand, ob diese Funktion zu quadratischen Modellen hinzugefügt wird?
Betreff: inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen ModellsIst was richtig?
Ich habe die obigen Schritte unter Verwendung der Big Class-Datentabelle ausgeführt. Das Gewicht ist in der Y-Rolle und ich habe dem Modell die Begriffe Höhe und Höhe^2 hinzugefügt. Ich habe die Erwünschtheitsfunktion so definiert, dass sie einem Ziel von Y = 120 entspricht. Hier ist das Ergebnis:
Die umgekehrte Vorhersage ist 66,3 Zoll.
Betreff: inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen Modells@Mark_Bailey Danke für Ihre Antwort. Es hat funktioniert und ich habe Ergebnisse für die inverse Vorhersage für das lineare Modell erhalten, aber ich kann keine inverse Vorhersage für das quadratische Modell in JMP erhalten. Richtig?
Betreff: inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen ModellsIch glaube, Sie verwenden die bivariate Plattform. Verwenden Sie stattdessen die Fit Least Squares-Plattform. Der Befehl Inverse Prediction in dieser Plattform funktioniert immer noch nicht mit quadratischen Modellen, aber es gibt eine andere Option. Folge diesen Schritten:
- Wählen Analysieren > Modell anpassen .
- Wählen Antwort Spalte und klicken Sie auf Y .
- Wählen Faktor Spalte.
- Klicken Makros und auswählen Polynom zu Grad .
- Ändern Sie die Betonung auf Minimaler Bericht .
- Klicken Laufen .
- Klicken Sie oben auf das rote Dreieck und wählen Sie aus Faktorprofilierung > Profiler .
- Klicken Sie auf das rote Dreieck neben Vorhersage-Profiler und auswählen Optimierung und Erwünschtheit > Erwünschtheitsfunktionen .
- Klicken Sie bei gedrückter Strg-Taste auf das Erwünschtheitsdiagramm am rechten Ende der obersten Diagrammreihe.
- Ändern Sie das Ziel in Ziel abgleichen . Ändern Sie die Erwünschtheitswerte ansonsten NICHT.
- Geben Sie die ein Ziel Ansprechwert als Mitte Wert.
- Eingeben Niedrig Und Hoch Werte, die das Ziel umgeben. Diese Werte sind nicht kritisch.
- Klicken OK .
- Klicken Sie auf das rote Dreieck neben Vorhersage-Profiler und auswählen Optimierung und Erwünschtheit > Erwünschtheit maximieren .
Die inverse Vorhersage erscheint als rote Zahl unter dem Profiler für den Faktor.
Betreff: inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen Modells@Mark_Bailey Ich versuche, 'x' aus 'y' mit quadratischen Standardkurven zu berechnen, damit ich mit 'x', das mit denselben Standarddaten berechnet wurde, mit jmp ein lineares Modell vergleichen kann. Ich weiß, dass ich dies grafisch tun kann, indem ich das Fadenkreuz-Werkzeug mit überlagerten linearen und quadratischen Funktionen verwende. Gibt es eine andere Möglichkeit, 'x' aus der quadratischen Antwortfunktion mit JMP zu berechnen, um die Differenz zwischen diesem und den entsprechenden Werten anzuzeigen, die mit dem linearen Modell berechnet wurden?
Betreff: inverse Vorhersage unter Verwendung eines quadratischen ModellsGenerell nein.
Was ist die inverse Vorhersage für Y = 10?
