선형 회귀 그래프에 가로채기 선을 추가할 수 있습니까(십자선 도구를 사용하여?)안녕하세요,
다음을 사용하여 JMP에서 간단한 선형 회귀 플롯을 만들었습니다. 분석 > X로 Y 적합 . x축은 시간이고 y축은 각 시점에서 측정하는 매개변수인 여러 데이터 포인트가 있습니다. 나는 사용했다 핏 라인 단순 회귀선을 추가합니다. 또한 데이터 주위에 95% 신뢰 구간 선을 그렸습니다(다음을 사용하여 신뢰 곡선 적합 에 선형 맞춤 빨간색 삼각형 메뉴) 뿐만 아니라 내 사양 하한 및 상한을 LSL 및 USL 라인으로 포함했습니다(사용하여 분석 > 품질 및 프로세스 > 사양 제한 관리 ). 데이터는 시간이 지남에 따라 증가하는 것으로 나타났으며 추세는 상당합니다. 내 데이터 포인트는 내 사양 라인에 속하지만 95% 신뢰 구간 라인이 USL 라인과 교차하는 지점이 있습니다.
내 목표는 그래프에서 이 교차가 발생하는 위치에 대한 x-값, 즉 95% 신뢰 구간이 USL( ~ 아니다 회귀선이 교차할 것으로 예측되는 위치). 나는 모든 빨간 삼각형 메뉴를 보았고 이것을 추가할 어떤 것도 볼 수 없습니다. 나는 사용할 수 있습니다 십자형 도구를 사용하여 이 confid line이 USL과 교차하는 위치를 물리적으로 클릭할 수 있지만 이것은 마우스 버튼을 누르고 있는 동안에만 지속되는 일시적인 모양일 뿐입니다. 가능하다면 수직선이 선의 교차점에서 x축으로 내려가도록 하고(따라서 교차점에 x-값을 표시함), 또는 이것이 아래의 통계 및 수치에 나열될 수 있더라도 그것도 괜찮을 그래프. 나는 외삽과 미래에 대한 예측에 대한 많은 도움의 예를 보았지만 이것은 내가 여기서 하는 일이 아닙니다. 저는 이 확실한 라인-USL 라인이 이미 측정된 데이터 시점에서 교차하는 지점을 시각적으로 정확히 찾아내려고 합니다.
이것은 추가하는 것이 정말 간단한 것 같아서 누군가가 도울 수 있기를 바랍니다. 저는 JMP 16.1.0을 사용 중입니다. 현재 내가 할 수 있는 가장 가까운 방법은 Crosshairs 도구로 상위 신뢰 구간 선과 USL 선 차단점을 클릭하고 동시에 화면을 잡는 것입니다. JMP가 이 절편을 표시할 수 있는 방법 - 특히 USL 포인트(즉, 원하는 절편의 y 값)를 알고 있으므로 y를 알고 있으면 x를 계산할 수 있지만 이 특정 방정식이 없습니다. 어디에나 명시되어 있는 비밀선.
이에 대한 도움이나 조언을 주시면 정말 감사하겠습니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다.
다른Re: 선형 회귀 그래프에 가로채기 선을 추가할 수 있습니까(십자선 도구를 사용하여?)이것을 '보정' 문제 또는 '역예측'이라고 합니다. 만료를 결정하고 있습니까?
Fit Least Squares 플랫폼을 사용해 보세요. 분석 > 모형 적합을 선택합니다. 매개변수 값이 있는 데이터 열을 할당하고 Y를 클릭합니다. 시간이 있는 데이터 열을 선택하고 추가를 클릭합니다. 표준 최소 제곱은 적합한 성격으로 자동으로 선택되어야 합니다. 실행을 클릭합니다.
일반적인 결과는 Bivariate 플랫폼에서 얻은 것과 일치해야 합니다. 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 추정 > 역예측을 선택하십시오.
이 방법은 당신이 요청한 것과는 다르지만 실제로 당신이 원하는 것을 줄 것이라고 생각합니다. 결과는 회귀선과 예측 응답의 표준 오차가 주어진 X의 하한 또는 상한입니다.
Re: 선형 회귀 그래프에 가로채기 선을 추가할 수 있습니까(십자선 도구를 사용하여?)안녕 마크,
이에 대해 도움을 주셔서 감사하고 시간을 내어 질문에 답변해 주셔서 감사합니다. 예, 만료를 결정하기 위한 것입니다. 귀하의 게시물을 보기 전에 원래 이변량 적합 Y x X 플롯을 수행한 방식으로 약간의 작업을 수행할 수 있었습니다. 이 도구를 사용하여 해당 지점의 x값을 확인한 다음 x축 메뉴를 클릭하여 여기에 참조선을 입력하고 내가 본 x값을 수동으로 입력했습니다(선을 추가할 수 있는지 몰랐습니다. 이런 식으로 그래프에, 그래서 나는 거기에서도 새로운 것을 배웠습니다!). 나는 이것이 실제로 그렇게 하는 매우 정교한 방법이 아니라는 것을 알고 있지만 보고서를 위해 매우 빠르고 직관적인 시각적 개체를 생성하기 위한 목적으로는 당분간은 괜찮을 것 같았습니다.
귀하의 방법은 정말 유용해 보이는 많은 정보와 플롯을 제공하지만 더 잘 이해하려면 이러한 다양한 통계적 평가를 읽어야 합니다. 당신이 제안한 것처럼 이변량 플랫폼을 통해 수행된 분석에서 동일한 결과를 볼 수 있어 안심이 됩니다. 예를 들어 Prob > F/Prob>|t| 이전에 얻은 것과 일치하므로 일부를 따를 수 있습니다. 역 예측(특히 하위 95% 값) 아래의 통계/테스트 상자에서 십자형 도구를 사용하여 얻은 값도 볼 수 있으며 3개의 개별 데이터 세트에서 이를 확인했기 때문에 기본적으로 무슨 일이야. 두 방법 모두 동일한 결과로 이어지는 것처럼 보이지만 제안한 방법이 더 나은 접근 방식으로 보입니다. 이 문제를 처리하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 감사합니다.
이 Fit Least Squares 플랫폼과 특히 이 Inverse Prediction 분석에 대해 구체적으로 설명하는 학습 자료 또는 교육 비디오를 알고 있습니까?
Re: 선형 회귀 그래프에 가로채기 선을 추가할 수 있습니까(십자선 도구를 사용하여?)"라는 무료 온라인 JMP 교육 과정이 있습니다. 산업 문제 해결을 위한 통계적 사고 ." 7개의 모듈로 구성되어 있습니다. 모듈 중 하나는 회귀를 해결하고 Fit Least Squares를 사용합니다.
그 과정이 역예측을 다루는지 지금은 기억나지 않습니다. 역 예측에 대한 JMP 도움말을 찾을 수 있습니다. 여기 .
또 다른 유용한 플랫폼은 하락 . 만료 결정을 포함하여 많은 상황에 적용됩니다. 용어 및 레이블은 주로 신뢰성에서 비롯되지만 안정성을 위해 방법과 결과는 동일합니다.
에 대한 JMP 교육 과정도 있습니다. 안정성 분석 ICH Q1A 및 Q1E 준수의 맥락에서 이 두 가지 주제를 다룹니다.
