密度橢圓<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，
有沒有關於在Fit Y by X平台中計算密度橢圓的更多細節的文件？
它與置信區間 (95%) 相關，但它是如何計算的？
如果變量沒有正態分佈怎麼辦？
你會如何比較這個橢圓和馬氏距離？
感謝任何人都可以向我提供有關此密度橢圓的所有信息。
佛羅倫薩
回复：密度橢圓非常感謝簡！
De : JMP 用戶社區管理員 >
回复à：“jive-1409537905-hwqt-2-4nkh@community.jmp.com”>
日期：jeudi 2 juillet 2015 19:25
À : Florence Kussener >
對象 : Re: - 密度橢圓
JMP 用戶社區<>
密度橢圓
來自 JMP SE 社區中 jancao<> 的回复 - 查看完整討論<>
回复：密度橢圓1. 密度橢圓的計算基於假設的二元正態分佈擬合 x1 和 x2：
![P(x_1,x_2)=1/(2pisigma_1sigma_2sqrt(1-rho^2))exp[-z/(2(1-rho^2))],](http://mathworld.wolfram.com/images/equations/BivariateNormalDistribution/NumberedEquation1.gif)
欲了解更多詳情，請查看http://mathworld.wolfram.com/BivariateNormalDistribution.html
橢圓體是根據擬合的雙變量法線繪製的，該法線覆蓋了您從“密度橢圓”菜單中選擇的特定百分比的數據（請參閱 JMP 文檔密度橢圓.)
2. 如果 (x1, x2) 不遵循二元正態分佈，則適用通常的論點 :-)。
3. 馬氏距離測量數據點與其多元平均值的距離考慮到數據的多元相關結構，而密度橢球體使用擬合的雙變量正態分佈顯示一對變量的相關性有多強。
要查看它們的關係，您可以使用多元平台並同時運行散點圖矩陣和異常值分析如下所示。 它們對應得相當好。
