预测外推值及其误差<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我有一个数据集，其中 log(y) 是当 y 按名义变量分组时 x 的线性函数。X 从 44 到 107 不等。R2 调整 = 0.98。Y 是一个测量量，x 是精确的。我想找到：
1. x = 0 时 y 的预测值，以及该预测中的相关不确定性（显然我预计会有很大程度的不确定性，因为这将超出我的数据集）
2. 当 y = 50 时 x 的预测值，以及该预测中的相关不确定性（同样是外推）
我并不特别想拿出笔和纸来使用预测公式和计算预测参数的标准误差如何传播到 y 和 x 的标准误差所需的所有代数。由于外推，这条路线也无法解释置信区间的扩大。那么使用 JMP 执行此操作的最佳方法是什么？
虽然它不精确，但似乎十字准线工具应该能够通过从我的拟合线和置信区间读取值来提供帮助，但是我的拟合线仅从 x = 40 到 100 左右运行。有没有办法将拟合线扩展到其他 x 值？有没有办法检查我的十字准线是否真的在我的拟合线或置信区间上？
对于 Q1，也许我可以将预测公式和置信区间保存到新列，然后在我的数据表中添加一行 x = 0，然后查看公式对 y 和 y 的 CI 的预测结果。但是我不知道如何以这种方式解决我的 Q2...
任何想法表示赞赏。
谢谢，
亚历克斯
回复：预测外推值及其错误对于 Q2，您可以使用估计 -> 逆向预测...在“拟合模型”报告中左上角的红色小三角菜单下。
如果您使用用 X 拟合 Y平台您可以通过在拟合线之前扩展 x 轴比例来获得扩展的回归线和置信线。
我认为没有任何方法可以确保十字准线正好在这条线上，但是您可以使用放大镜工具放大并尽可能接近。
