안녕하세요 - 예측 모델로 사용하고 있는 선형 회귀선 주위의 표준 편차를 계산하기 위해 jmp를 사용하려고 합니다.특히, 각각의 새로운(미래의) 샘플 포인트에 대해 해당 포인트에 대한 회귀 결과에 + 및 마이너스 1 표준 편차를 추가하고 싶습니다.나는 신뢰 구간을 계산하는 방법을 알고 있지만 표준 편차는 아닙니다.이 계산을 수행하는 방법을 알게 되면 결과를 자동화하고 시간에 따라 플롯하는 스크립트에 배치하고 싶습니다.미리 감사드립니다!
다음은 이를 수행하는 한 가지 방법의 예입니다.
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 ) )
)
);
txnelson 감사합니다.귀하의 예가 직선 플롯을 보여줍니다.내 회귀 공식으로 예측되는 미래 값에 대해 스크립트가 작동합니까?내 회귀 공식은 탁도(독립)를 기반으로 생태(종속)의 값을 예측하고 미래의 실시간 탁도 값을 사용하여 생태를 예측하고 +/하나의 표준도 표시하는 모델을 만들려고 합니다. 편차.아래 줄거리는 제 목표입니다.
내가 명확하지 않은 한 가지는 귀하의 예에서 "col std dev( :weight)" 부분입니다.std dev가 무엇을 계산하는지 생각해야 합니다.내 예에서는 탁도가 아니며 생태도 아닙니다.대신 회귀 적합도의 표준 편차가 됩니다. 맞습니까?(나는 그것이 슬로프의 표준 개발이 될 것이라고 가정합니까?) 어떤 조언도 감사합니다!
그려진 선은 예측된 값에서 파생되므로 적합한 회귀 석회를 따릅니다. col std dev 확률에서 사용할 열을 예측 열로 선택
선에 대한 표준 편차를 계산하기 위해 Col Std Dev() 함수를 사용해서는 안 됩니다. 이 함수는 응답 변동의 무조건 추정 SD를 반환합니다. 조건부 SD를 원한다고 생각합니다. 이 수량은 회귀 보고서의 적합 요약 테이블에서 RMSE로 보고됩니다. 예측 변수를 조건으로 합니다.
