非線形近似の信頼区間と予測区間を計算しますこんにちは、
顧客は、曲線が予想される許容範囲内にあるかどうかを視覚化したいと考えています。彼女は、JMPが信頼区間も予測区間も提供しない非線形近似を使用しています。その目標を達成するために、私はNon Linear Fitを使用し、予測式を使用しました。 200,000行と3列の新しいテーブルを作成しました：Y-formula、：Y_formula_Conf_Int、：Y_formula_Pred_Int。
：Y式は、パラメーター推定値を使用して近似を表します。
：Y_formula_Conf_Intは、推定値と近似StdErrに基づいて、各パラメーターの正規ランダム分布を使用して、近似の周りの信頼区間を示します。
：Y_formula_Pred_Intは、推定値と近似StdErr + RMSEに基づいて、各パラメーターの正規ランダム分布を使用して予測区間を示します。
95％の会議を視覚化するために。 Int。 ＆Pred。 Int。 ：Y_formula_Conf_Intと：Y_formula_Pred_Intの両方について、-2.2および-1.8 SD（下限）内の値と1.8および2.2 SD（上限）内の値を選択しました。
それは95％の間隔を取得するための合理的な方法ですか？ 通常のランダム分布を使用しましたが、パラメーターが通常の（または他の何かの）分布になっているのではないかと思いますか？
スクリプトとデータセットは説明用です。
あれは正しいですか ？十分な近似？完全に間違っていますか？
このデータで使用されている3P指数関数は単なる例であり、（可能であれば）どのような適合でも機能するものが欲しいことを覚えておいてください。
助けてくれてありがとう。
エマニュエル
Re：非線形近似の信頼区間と予測区間を計算しますこんにちはエマニュエル、
次の手順を検討できます。
1.モデルをフィットカーブのパーソナリティにフィットさせ、パラメトリック予測式をデータテーブルに保存します。
2.非線形パーソナリティ（フィットカーブではない）に移動し、Xロールで新しく作成された予測式列を使用します。
3.次に、予測信頼限界または個々の信頼限界のいずれかをデータテーブルに保存できます。
4.最後に、グラフビルダーで予測式と信頼限界を使用して、データ、モデル、および信頼限界を使用してグラフを作成できます。
添付のデータ表をご覧ください。
この情報がお役に立てば幸いです。 私の理解が正しくない場合は、私に知らせてください。
ゆういち
Re：非線形近似の信頼区間と予測区間を計算しますこんにちはゆういち、私はすでに利用可能なもののために非常に複雑な一連の操作を行ったようです。
前向きな姿勢を保ち、これをスクリプトトレーニングと見なしましょう。 返信してくれてありがとう。
Re：非線形近似の信頼区間と予測区間を計算しますこんにちは@Emmanuel_Romeuと@yuichi_katsumur 、
これをバッチで行うのも「正しい」ですか？
データテーブルには、さまざまなバッチの成長曲線があります。 ユイチス計算をバッチで行うと、個別の予測/信頼区間になります。 間隔は実際には各バッチのポイントに従っているため、オーバーレイプロットでは見栄えがよくなります。 これは便利な視覚化です（以下を参照）が、数学的にも正しいですか？
考えや情報を共有していただきありがとうございます:)
