JMPはモデルの係数の不確実性を推定できますか<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />顧客が求めているのは：
考慮してください y 変数（メジャー） モデルはにより得られました複数の線形退行次の形式です y_mod = a1 *セメント+
a2 *水+ a3 *空気
今考えてなので確定的入力パラメータセメント 、水と空気、私たちはできますか戻ると JMP 不確実性について係数の a1 、a2 そして a3 もし共分散 y_mod 固定されています ？お客様話を聞きました推論またはベイジアン更新近づくこの ...
前もって感謝します、
バレリー
Re：JMPはモデルの係数の不確実性を推定できますかこんにちはバレリー、
これは、モデルを構築するためのベイジアンのアプローチとよく似ています。WinBUGSやOpenBUGS（BUGS =ギブスサンプリングを使用したベイズ推定）などのソフトウェアは、マルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを使用して、モデルの各パラメーターの異なる係数をサンプリングします。チェーンが安定したら、各係数の値の分布を使用して、「信頼できる区間」、つまり信頼区間に相当する不確実性の尺度を得ることができます。
ただし、JMPでこれを直接行うことはできません。ベイジアン推論を行うためにRとインターフェイスすることは可能だと思います。または、JMPを使用してWinBUGSの出力を視覚化および分析することもできます（これに関するブログ投稿があります： JMPを使用したMCMC診断の評価 ）。
これは、お客様がこれを実行する理由に依存します。彼らが最小二乗回帰を使用してモデルを構築している場合、[パラメーター推定]テーブル> [列]> [下限95％、上限95％]を右クリックすると、各係数の信頼区間を取得できます。あるいは、Proを持っている場合は、テーブル内のEstimateとBootstrapを右クリックして、不確実性を推定できます。なぜベイジアン推論を使用したいのですか？
よろしく、
フィル
