回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間嗨 Anja：如果您向數據集中添加新行，使用您想要預測的數據點值，但將“Y”保留為缺失 (.)。然後它會給你你正在尋找的東西。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間感謝您的快速回复。
不幸的是，事實並非如此。 這正是我嘗試過的。 它只是給出了“Y”未丟失並用於模型擬合的數據點的置信區間。
您使用什麼版本的 JMP？ 我使用 JMP Pro 版本 17。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間唔。 您確定添加的列中包含所有預測變量（缺少 Y）嗎？這意味著模型（分類和數值）中所有因素（固定、隨機等）的值，以及您可能使用的任何“依據”變量。 我使用 JMP V17，但您使用 Pro 應該無關緊要。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間和@Anja_W ......你必須非常小心你到底想要什麼。 您是否需要用於構建模型的特定因子水平組合（隨機和固定）的間隔？ 或者，您是否希望間隔基於數據的總可變性，而不是基於隨機效應的任何特定水平？ 如果你想要前者，那麼它應該像我之前描述的那樣工作。 如果你想要後者，那是完全不同的動物，我會在這裡指出你。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間非常感謝。 我忘了為隨機因子添加一個值，因為預測應該是針對一個我還不知道的新組。 如果我插入一個已經存在的隨機因子水平但實際上並不依賴於它，它就會起作用。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間我一直饒有興趣地關注著這次談話。 據我所知，您描述的兩種情況的預測區間都可以在 JMP 中計算。 如果您想要某個隨機效應水平的預測區間，您可以選擇
保存列 --> 條件 Indiv CI
如果您想要一個包含隨機效應變異性的預測區間，您可以選擇
保存列 --> Indiv 置信區間
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間確切地。
但對於後者的“Indiv Confidence Interval”，您還需要為隨機因子提供一個值。 這就是讓我困惑的地方。 但是無論提供什麼值，輸出都是一樣的。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間@Anja_W和@StefanC . 所取分數；這個版本的 JMP 確實有這個選項，這是一個改進（也許我在以前的版本中錯過了它）。 也就是說，關於 JMP 如何實際計算此“獨立置信區間”的信息（我能找到）很少。 該領域的研究表明，許多用於此類間隔的“標準”方法並不完整，需要改進；有關與 JMP 和其他軟件相關的問題的摘要，請參閱此處的第 3.5 節（ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ). 其中，wrt JMP，它說：
“在 JMP 中，“擬合模型”平台允許運行混合模型，並且可以從“保存列”菜單中的“單個 CI”選項中獲取 PI。 幫助中沒有關於 PI 及其自由度的公式和討論。 實際上可以注意到固定效應（即 Kenward-Roger）的自由度用於 PI。 正如第 3.2 節中解釋的那樣，PI 太寬是不合適的（見下一節）。”
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間我已經深入研究了這一點。 我使用第 5.2 節和第 5.3 節中的示例計算了預測區間（在我提供的鏈接中， https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ) 通過 JMP 和通過其中概述的方法。 而且，令我驚訝的是......他們匹配！ 這確實是一個了不起的改進。 感謝 JMP 的更新，感謝@Anja_W和@StefanC共同努力解決這個問題。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間@MRB3855我知道 JMP 中計算的 PI 對於某些設計過去過於保守。 但似乎這在最近的版本中得到了改進。 但是就像你說的關於計算方法的信息丟失了。
順便說一句，很棒的文章。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間剛看到你的帖子。 這確實是一個進步。 感謝您做的偉大工作！
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間您引用的論文在撰寫時是正確的；當混合模型擬合時用於個體置信區間（即預測區間）的 DF 最初默認為 KR DF 用於通常的置信區間。 從 JMP 和 JMP Pro 16 開始，這已得到糾正（使用您作為主要參考引用的論文）。 在該版本之前的混合特質（用於擬合混合模型的 JMP Pro 特質）中，單個 CI 選項不可用，但如果您在標準最小二乘特質下使用 REML 擬合簡單混合模型，則該選項可用。 我可以請求文檔團隊使用更多詳細信息更新文檔，或者至少指向該文章進行數學計算。
至於需要指定一個隨機效應水平，儘管它沒有用於單個 CI 的計算，這是如果 X（無論是固定的還是隨機的）有缺失值時從所有計算中省略一行的典型行為的結果. 如果指定的隨機效應水平缺少 Y 值，則該行不會用於擬合模型，但它仍在所有其他計算的數據中。
回复：新數據點的混合模型中的平均/個體置信區間謝謝@eclaassen對於背景和上下文......以及改進！ 有時很難跟上最新版本中的新功能，尤其是像這樣被認為是“次要”（但在我的世界中很重要！）的更新。 事實上，在文檔中提供一些細節和/參考會很有幫助。
新數據點混合模型中的平均/個體置信區間大家好，
我在 JMP 17 中擬合了具有一種隨機效應的混合模型。 我想獲得新預測的置信區間，即模型擬合中未使用的數據點。 但是，如果我轉到擬合模型平台中的紅色三角形並使用“保存列 -> 平均/個體置信區間”，它只會給出模型擬合中使用的數據點的值。 JMP 或 JSL 是否有某種方法可以獲得新數據點的置信區間？
如果我使用模型進行預測，我也會對該預測的不確定性感興趣。
我將不勝感激任何幫助！
最好的，
安雅
高級統計建模基礎數據分析和建模數據探索和可視化實驗設計
