我可以在線性迴歸圖中添加截距線嗎（可能使用十字線工具？）你好，
我在 JMP 中使用Analyze > Fit Y by X製作了一個簡單的線性迴歸圖。我繪製了幾個數據點，其中 x 軸表示時間，y 軸表示我在每個時間點測量的參數。我使用擬合線來添加簡單迴歸線。我還繪製了圍繞數據的 95％ 置信區間線（使用線性擬合紅色三角形選單上的置信曲線擬合），此外，我還將我的下限和上限規格限度作為 LSL 和 USL 線（使用分析 > 質量和過程 > 管理規格限度繪製）。數據顯示，數據隨時間推移呈現增加趨勢，且趨勢顯著。我的資料點落在我的規格線內，但我的 95% 信賴區間線與 USL 線有一個相交點。
我的目標是能夠在圖表上顯示此交叉點發生的 x 值，即在什麼時間點（在 x 軸上測量）95％ 置信區間突破 USL（而不是預測回歸線與其相交的位置）。我查看了所有紅色三角形選單，但沒有看到任何可以添加的內容。我可以使用十字線工具來物理單擊此可信線與 USL 相交的位置，但這只是暫時的觀察，僅在我按住滑鼠按鈕時才會持續。如果可能的話，我希望有一條垂直線從線的交點延伸到 x 軸（從而顯示交點處的 x 值），或者即使這可以在圖表下方的統計數據和數字上列出，那也很好。我已經看到很多關於未來推斷和預測的幫助示例，但這不是我在這裡所做的；我只是想從已經測量過的數據時間點直觀地確定這條置信線與 USL 線相交的位置。
感覺這應該是一件很簡單的事情，所以我希望有人能提供幫助。我使用的是 JMP 16.1.0。目前，我能做到的最接近的就是用十字線工具單擊置信區間上線和 USL 線截距點，同時進行屏幕截圖，但我確信 JMP 一定有一種簡單的方法可以顯示這個截距 - 特別是因為我知道 USL 點（即我想要的截距的 y 值），所以如果我知道 y，就可以計算出 x，但我只是在任何地方說明的數字。
非常感謝任何有關此方面的幫助或提示，提前感謝您提供的任何幫助。
品質與工藝工程回复：我可以在線性回歸圖中添加一條截線（可能使用十字線工具嗎？）有一個免費的在線 JMP 培訓課程，名為“工業問題解決的統計思維。” 它分為七個模塊。 其中一個模塊解決了回歸問題並使用了擬合最小二乘法。
我現在不記得該課程是否涵蓋逆向預測。 您將找到有關逆預測的 JMP 幫助這裡.
另一個有用的平台是降解. 它適用於許多情況，包括確定到期時間。 請注意，術語和標籤主要來自可靠性，但為了穩定性，方法和結果是相同的。
還有一個JMP培訓課程關於穩定性分析在符合 ICH Q1A 和 Q1E 的背景下涵蓋這兩個主題。
回复：我可以在線性回歸圖中添加一條截線（可能使用十字線工具嗎？）嗨，馬克，
非常感謝您在這方面的幫助並花時間回答我的問題。 是的，它用於確定到期時間。 在看到你的帖子之前，我已經設法用我最初做雙變量擬合 Y 乘 X 圖的方式進行了一些工作 - 這是通過將十字準線工具設置為我的（已知）USL 值，用於與 confid 曲線的截距，並使用此工具查看該點的x值，然後我單擊x軸菜單在此處輸入參考線並手動輸入我查看的x值（我不知道我可以添加線以這種方式繪製圖表，所以我在那裡也學到了一些新東西！）。 我知道這確實不是一種非常複雜的方法，但是為了為報告生成一個非常快速和直接的視覺效果，目前它似乎還不錯。
你的方法給了我很多看起來非常有用的信息和圖表，但我需要閱讀這些不同的統計評估以更好地理解它們。 正如您所建議的，令人放心的是，我可以從通過雙變量平台進行的分析中看到相同的結果，例如 Prob > F/Prob>|t| 的重要性。與我之前得到的相匹配，所以我可以關注它的某些部分。 我還可以在反向預測下的統計/測試框中看到我使用十字準線工具獲得的值（特別是下 95% 的值），我已經在 3 組單獨的數據上檢查了這一點，所以我認為我有一個基本的把握這是怎麼回事。 雖然這兩種方法似乎導致相同的結果，但您建議的方法看起來更好。 我可能需要一段時間才能解決這個問題，但謝謝。
您是否知道任何專門討論此擬合最小二乘平台特別是此逆預測分析的學習材料或培訓視頻？
回复：我可以在線性回歸圖中添加一條截線（可能使用十字線工具嗎？）這被稱為“校準”問題或“逆預測”。 你確定到期嗎？
嘗試使用擬合最小二乘平台。 選擇分析 > 擬合模型。 為數據列分配參數值，然後單擊 Y。 選擇帶有時間的數據列，然後單擊添加。應自動為您選擇標準最小二乘法作為擬合個性。 單擊運行。
常見的結果應該與您在 Bivariate 平台中獲得的結果相匹配。 單擊頂部的紅色三角形並選擇 Estimates > Inverse Prediction。
這種方式與你所要求的不同，但我認為它會給你你真正想要的。 結果是給定回歸線和預測響應的標準誤差的 X 的下限或上限。
