상관 y 대 x에 대한 예측 간격안녕,
상관 관계가 있고 9.9%에서 y 대 x에 대한 예측 간격을 원하는 두 개의 변수가 있습니다. 선형 회귀 적합에 대해 이 작업을 수행할 수 있습니다. 내 질문은 이것을 달성할 수 있는 다른 기술이 있는지 여부입니다. 회귀선이 있는 y 대 x를 첨부했습니다. 특히 x 변수의 범위가 99.9% 신뢰도에서 (a,b) 사이의 모든 y 변수를 제공하는지 알고 싶습니다.
감사 해요
아담
해석학Re: 상관 y 대 x에 대한 예측 간격Fit Y by X 플랫폼에서 피팅 및/또는 개별 예측에 대한 신뢰 구간을 플롯(또는 저장할) 수 있습니다.99.9% 신뢰 구간을 요구하는 것은 허용되지만 이는 드문 선택입니다.밀접한 연관성의 경우 적합에 대한 99.9% 신뢰 구간이 작동할 수 있지만 개별 예측 구간을 원한다면 99.9% 구간이 너무 넓어서 의미가 없을 것이라고 생각합니다.
Re: 상관 y 대 x에 대한 예측 간격안녕하세요 데일
빠른 응답에 감사드립니다. 첨부 파일에 표시된 999% 예측 구간을 얻었습니다. 상위 예측 구간은 일부 데이터 내에 있습니다. x와 y는 모두 가우스입니다. 상위 술어 간격 밖에 데이터가 있어도 괜찮습니까?
감사 해요
아담
Re: 상관 y 대 x에 대한 예측 간격이 많은 데이터를 사용하면 일부 포인트가 신뢰 구간(%에 관계없이) 밖에 있을 것으로 예상해야 합니다.평균 신뢰 구간이라면 실제로 대부분의 포인트는 구간 외부를 원합니다.개별 예측인 경우 간격을 벗어나는 것이 더 적어야 합니다.모델이 완벽하지 않기 때문에(모델일 뿐입니다) 물론 일부 포인트는 구간 외부에서 무작위로 변경됩니다.
그러나 제공한 그래프는 다른 일이 진행되고 있음을 나타냅니다.구간 외부에 점의 전체 섹션이 있습니다. 이는 두 그룹의 응답을 제공하는 잠복 변수(명목 변수)를 강력하게 암시합니다.따라서 x에 대한 조건부, y는 두 가지 별개의 범위에 속하는 것으로 보입니다.이 숨어있는 그룹화 변수를 식별하지 못하면 결과 신뢰 구간이 너무 넓고 또한 최소한 하나의 그룹이 체계적으로(임의가 아닌) 구간 외부에 놓이게 됩니다.
Re: 상관 y 대 x에 대한 예측 간격데일 감사합니다. 고유한 값을 가진 그룹을 식별하고 다양한 그룹에 대한 예측 구간을 얻을 수 있었습니다.
다시 한번 감사합니다.
문안 인사,
아담
