嗨 - 我試圖讓 jmp 計算我用作預測模型的線性回歸線周圍的標準偏差。具體來說，對於每個新的（未來）樣本點，我想在該點的回歸結果中添加 + 和減去一個標準差。我知道如何計算置信區間，但不知道標準差。一旦我了解如何進行此計算，我想將其放入腳本中以自動化結果並繪製與時間的關係圖。提前致謝！
這是執行此操作的一種方法的示例
names default to here(1);
// Open Data Table: big class.jmp
// → Data Table( "big class" )
dt = Open( "/C:/Program Files/SAS/JMPPRO/14/Samples/Data/big class.jmp" );
biv = dt << Bivariate( Y( :Weight ), X( :Height ), invisible );
biv << fit line( {Save Predicteds} );
biv << close window;
// New column: Column 7
Data Table( "big class" ) << New Column( "Upper",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula(
:Predicted weight + Col Std Dev( :weight )
));
// New column: Column 8
Data Table( "big class" ) << New Column( "lower",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),Formula(
:Predicted weight - Col Std Dev( :weight )
)
);
Graph Builder(
Size( 528, 454 ),
Show Control Panel( 0 ),
Variables(
X( :height ),
Y( :Predicted weight ),
Y( :Upper, Position( 1 ) ),
Y( :lower, Position( 1 ) )
),
Elements(
Points( X, Y( 1 ), Y( 2 ), Y( 3 ), Legend( 12 ) ),
Smoother( X, Y( 1 ), Y( 2 ), Y( 3 ), Legend( 13 ) )
)
);
謝謝txnelson。我注意到您的示例顯示了直線圖。該腳本是否適用於我的回歸公式預測的未來值？我的回歸公式根據濁度（獨立）預測 ecoli 的值（依賴），我正在嘗試創建一個模型，在該模型中我使用未來的實時濁度值來預測 ecoli ..... 並顯示 +/ 一個標準偏差。下面的情節是我的目標。
我不清楚的一件事是您示例中的“col std dev（：weight）”部分。我需要考慮正在計算什麼標准開發。在我的例子中，它不會是混濁，也不會是生態。相反，它將是回歸擬合的標準偏差，對嗎？（我認為這將是斜坡的標准開發？）我很感激任何建議！
繪製的線來自預測值，因此它們將遵循您適合的任何回歸時間。 選擇在 col std dev 概率中使用的列是預測列
您不應該使用 Col Std Dev() 函數來計算關於該線的標準偏差。 此函數返迴響應變化的無條件估計 SD。 我想你想要有條件的 SD。 此數量在回歸報告的“擬合摘要”表中報告為 RMSE。 它以預測器為條件。
謝謝馬克。在我上面的示例圖（屏幕截圖）中，+/- 一個標準偏差範圍大小波動圍繞預測的（即回歸的）ecoli 值。然而，RMSE 是固定的基於回歸擬合的值。顯然，我缺少一些東西。如示例圖所示，在什麼條件下，SD 的大小會隨時間波動？（該情節來自美國地質調查局的網頁，因此毫無疑問已經過全面審查。） https://www2.usgs.gov/water/southatlantic/ga/bacteria/#:~:text=coli)%20concentrations.-,E.,three%20stations%20within%20the%20CRNRA .
