密度椭圆<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，
有没有关于在Fit Y by X平台中计算密度椭圆的更多细节的文件？
它与置信区间 (95%) 相关，但它是如何计算的？
如果变量没有正态分布怎么办？
你会如何比较这个椭圆和马氏距离？
感谢任何人都可以向我提供有关此密度椭圆的所有信息。
佛罗伦萨
回复：密度椭圆非常感谢简！
De : JMP 用户社区管理员 >
回复à：“jive-1409537905-hwqt-2-4nkh@community.jmp.com”>
日期：jeudi 2 juillet 2015 19:25
À : Florence Kussener >
对象 : Re: - 密度椭圆
JMP 用户社区<>
密度椭圆
来自 JMP SE 社区中 jancao<> 的回复 - 查看完整讨论<>
回复：密度椭圆1. 密度椭圆的计算基于假设的二元正态分布拟合 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)
欲了解更多详情，请查看http://mathworld.wolfram.com/BivariateNormalDistribution.html
椭圆体是根据拟合的双变量法线绘制的，该法线覆盖了您从“密度椭圆”菜单中选择的特定百分比的数据（请参阅 JMP 文档密度椭圆.)
2. 如果 (x1, x2) 不遵循二元正态分布，那么通常的论点适用:-)。
3. 马氏距离测量数据点与其多元平均值的距离考虑到数据的多元相关结构，而密度椭球体使用拟合的双变量正态分布显示一对变量的相关性有多强。
要查看它们的关系，您可以使用多元平台并同时运行散点图矩阵和异常值分析如下所示。 它们对应得相当好。
