線形回帰グラフに切片線を追加できますか（おそらく十字ツールを使用しますか？）こんにちは、
JMPで単純な線形回帰プロットを作成しました分析> YをXで近似。 いくつかのデータポイントがプロットされています。x軸は時間で、y軸は各時点で測定しているパラメーターです。 使用しましたフィットライン単純な回帰直線を追加します。 また、データの周りに95％信頼区間の線をプロットしました（ Confid Curves Fitに線形フィット赤い三角形のメニュー）、それに加えて、LSLとUSLの線として仕様の下限と上限を含めました（分析>品質とプロセス>仕様制限の管理）。 データは時間の経過とともに増加することを示しており、その傾向は重要です。 データポイントはスペックライン内にありますが、95％信頼区間ラインがUSLラインと交差するポイントがあります。
私の目的は、この交差が発生する場所のx値、つまり、95％信頼区間がUSLに違反する時点（x軸で測定）をグラフに表示できるようにすることです（いいえ回帰直線が交差すると予測される場所）。 すべての赤い三角形のメニューを調べましたが、これを追加するものが見つかりません。 私は使用することができます十字線このconfidラインがUSLと交差する場所を物理的にクリックするツールですが、これは一時的な外観であり、マウスボタンを押している間だけ持続します。 可能であれば、線の交点からx軸に垂直線を下ろして（したがって交点でx値を表示する）、またはこれが下の統計と図にリストされている場合でも、垂直線を作成したいと思います。グラフも問題ありません。 将来の外挿と予測に関するヘルプの例をたくさん見てきましたが、これは私がここで行っていることではありません。この信頼できる線とUSL線が交差する場所を、すでに測定されたデータ時点から視覚的に特定しようとしています。
これは本当に簡単に追加できるはずなので、誰かが助けてくれることを願っています。 私はJMP16.1.0を使用しています。 現時点では、これを行うのに最も近いのは、十字線ツールで信頼区間の上限線とUSL線の遮断点をクリックし、同時に画面を取得することですが、単純なものが必要であると確信しています。 JMPがこの切片を表示できる方法-特にUSLポイント（つまり、必要な切片のy値）がわかっているので、yがわかっていれば、xを計算できますが、この特定の方程式はありません。 confid行はどこにでも述べられています。
あなたが提供できるどんな助けにも前もって感謝して、これに関するどんな助けまたはヒントも本当に感謝します。
他のRe：線形回帰グラフに切片線を追加できますか（おそらく十字ツールを使用しますか？）これは、「キャリブレーション」問題または「逆予測」として知られています。 有効期限を決定していますか？
Fit LeastSquaresプラットフォームを使用してみてください。 [分析]> [モデルの適合]を選択します。 データ列にパラメータ値を割り当て、Yをクリックします。 時間とともにデータ列を選択し、[追加]をクリックします。標準の最小二乗法は、適切な性格として自動的に選択されます。 [実行]をクリックします。
一般的な結果は、2変量プラットフォームで取得したものと一致する必要があります。 上部の赤い三角形をクリックして、[推定]> [逆予測]を選択します。
この方法はあなたが求めていたものとは異なりますが、実際に欲しいものが得られると思います。 結果は、回帰直線と予測された応答の標準誤差が与えられた場合のXの下限または上限です。
Re：線形回帰グラフに切片線を追加できますか（おそらく十字ツールを使用しますか？）ハイマーク、
これについてあなたの助けと私の質問に答えるために時間を割いてくれてありがとう。 はい、有効期限を決定するためのものです。 あなたの投稿を見る前に、私は元々2変量フィットY x Xプロットを行った方法で少し回避することができました-これは、信頼曲線の切片の（既知の）USL値に十字ツールを設定することによって行われました。このツールを使用してその時点のx値を表示し、x軸メニューをクリックしてここに参照線を入力し、表示したx値を手動で入力しました（線を追加できるかどうかはわかりませんでした）このようにグラフを作成するので、そこでも新しいことを学びました！）。 これは実際にはそれほど洗練された方法ではないことを私は知っていますが、レポートの非常に迅速でわかりやすいビジュアルを作成するために、当面は問題ないように見えました。
あなたの方法は私に本当に有用に見えるたくさんの情報とプロットを与えてくれます、しかし私はそれらをよりよく理解するためにこれらの異なる統計的評価を読む必要があります。 あなたが示唆したように、二変量プラットフォームを介して行われた分析から同じ結果を見ることができるのは安心です。たとえば、Prob> F / Prob> | t |としての有意性以前に入手したものと一致するので、その一部をたどることができます。 また、逆予測の下の統計/テストボックスで十字ツールを使用して取得した値（具体的には95％の低い値）を確認できます。これを3つの別々のデータセットでチェックしたので、基本的なグリップがあると思います。どうしたの。 どちらの方法でも同じ結果が得られるように見えますが、あなたが提案した方法はより良いアプローチのように見えます。 私がこれを理解するのに少し時間がかかるかもしれませんが、ありがとう。
このFitLeast squaresプラットフォーム、特にこの逆予測分析について具体的に説明している学習資料やトレーニングビデオを知っていますか？
Re：線形回帰グラフに切片線を追加できますか（おそらく十字ツールを使用しますか？）「」と呼ばれる無料のオンラインJMPトレーニングコースがあります。産業問題解決のための統計的思考。」 7つのモジュールで構成されています。 モジュールの1つは回帰に対処し、最小二乗法を使用します。
そのコースが逆予測をカバーしているかどうかは今は思い出せません。 逆予測に関するJMPヘルプがありますここ。
もう1つの便利なプラットフォームは劣化。 有効期限の決定など、多くの状況に適用されます。 用語とラベルは主に信頼性に由来しますが、安定性のために方法と結果は同じであることに注意してください。
についてのJMPトレーニングコースもあります安定性分析これは、ICHQ1AおよびQ1Eへの準拠のコンテキストでこれらのトピックの両方をカバーしています。
