图形生成器置信区间我使用 JMP 的图形生成器和回归拟合线绘制了几张图，并且置信区间变得更宽更薄（见下面的附件）。 JMP 不是使用 95% 的置信区间吗？ 非常感谢您帮助这位 JMP 新手用户和初露头角的统计学习者
回复：图形生成器置信区间捎带下车@马克贝利的回应在这里。 是的，图形生成器中连续 Y 与连续 X 的预测的置信区间默认使用 95% 水平，并且回归平均值（拟合线的中点）处的区间宽度小于回归平均值处的区间宽度。回归线的末端。回归线上的置信区间有时称为“酒店式”置信带，您可以让 JMP 计算并将这些计算出的置信限边界保存在图形生成器中（或在双变量平台中，其中它们应该恰好是相同的）。如前所述，公式使用“二次形式”，这反映在以列公式保存到 JMP 数据表的这些限制的向量二次函数中。
对于图形生成器中名义（或序数）X 上的连续 Y，我想指出 JMP 默认情况下也使用 95% 水平。 此处，如果使用点、对平均值进行汇总（汇总统计量）并选择置信区间（误差区间），则 JMP 会执行经典的“基于 t 统计量”的区间估计计算，其中每个水平的 CI 都是独立计算的。大多数统计入门教科书中都给出了该公式，如下所示：
（图片由 JMP STIPS 使用数据进行决策课程模块提供构建置信区间）
其中 t 是 1 减 α 置信水平和 n 负 1 自由度（其中 n 是样本大小）的 t 统计量，
S 是标准差，X 条是平均值。
欲了解更多信息，请参阅利用数据做出决策JMP 免费在线统计课程 STIPS 的模块（位于 jmp.com/statisticalthinking）。
回复：图形生成器置信区间我将您对平均响应置信区间宽度变化的惊讶解释为表明您尚未研究线性回归，因此我不会使用数学解释。
想象一下，您只有 X 和 Y 的两个观测值。 你在它们之间画一条线。 哪儿是支持对于这个模型？ 您可能会认为这是在一个或另一个观察中，因为那是物理证据。 实际上，它在线的中点处最强，尽管该点没有任何观测结果。 原因是模型的中点受到两侧点的同等且最大程度的支持。 因此，中点处的置信区间比观察到响应的线末端处的置信区间短。
请注意，间隔长度始终严格沿垂直方向。 这是不是垂直于拟合线。
回复：图形生成器置信区间平均响应的置信区间是“二次形式”。 这取决于常数响应方差， 这设计矩阵（数据），线性模型，以及预测水平。
看到这个文章。
回复：图形生成器置信区间谢谢你！ 那么，如果图中显示的阴影区域间隔为 95%，那么是什么驱动了更宽的阴影呢？ 这该如何解释呢？回复：图形生成器置信区间是的，JMP 会在您显示的图形生成器图中计算并显示均值函数的 95% 置信区间。
