En la plataforma Fit Y by X, a menudo ajusto un modelo de regresión lineal simple y elijo visualizar el intervalo de confianza indiv alrededor de la línea ajustada. Si no me equivoco, en esencia este intervalo representa un intervalo de predicción que define dónde estarán los puntos de datos individuales futuros con una cierta cantidad de certeza.
Supongo que el intervalo se calcula de manera predeterminada para solo 1 punto de datos individual futuro. Pero no estoy seguro, también porque la función de ayuda parece mencionar varios valores:
Intervalo de confianza indiv
Crea dos nuevas columnas llamadas Menor 95% Indiv y Superior 95% Indiv . Estas columnas contienen límites de confianza inferiores y superiores del 95% para valores de respuesta individuales .
¿Hay alguna manera de calcular / visualizar este intervalo para una cantidad de puntos de datos futuros que se pueden especificar? ¿O me estoy perdiendo algo y no tendría sentido?
También puedo referirme al cálculo de un intervalo de predicción en el espacio univariante, que se puede lograr en la plataforma de distribución seleccionando la opción 'Intervalo de predicción'. Aquí, uno puede elegir el número de futuros puntos de datos individuales por adelantado.
Gracias
Chico
Hola,
Los intervalos de confianza individuales en la plataforma Fit-Y-by-X se usan para estimar dónde aparecerá el 95% (por ejemplo) de los puntos individuales para un valor dado de X. Si su eje x es el tiempo, podría usarlo para proyectar hacia el futuro, pero cuanto más lo mire, menos segura será la predicción. Eche un vistazo a la plataforma de pronóstico de series temporales en JMP 15 ( https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/?os=win&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/time-series-forecast.shtml ) Puede encontrarlo más apropiado para su aplicación. Avíseme si esto ayuda a responder su pregunta.
Gracias Hadley Según su definición del intervalo, parece que debería considerarlo como un "intervalo de muestra" (un intervalo que captura una proporción dada (por ejemplo, 95%) de una población) en lugar de un intervalo de predicción real (que utiliza el 95% como una medida de certeza).
