Ich habe versucht, Datenpunkte zu speichern, die über dem 99,9 %-KI liegen, aus den Ergebnissen der bivariaten linearen Regression. Alpha 0,001 ausgewählt und Indiv-CIs-Formel gespeichert. JM speichert sicherlich 2 Spalten mit den Namen Lower.. und Upper 99,9% Indiv[mein Y-Variablenname]. Wenn ich jedoch Punkte auswähle, bei denen meine Y-Variable > Upper ist, sehe ich, dass diese Grenzwerte einem viel weniger strengen KI entsprechen, anscheinend 90 %.
Es hilft offensichtlich nicht, Fit zu entfernen und erneut zu erstellen
Bivariate(
Y( :"Dtranscr=sqrt(Sum(dZ2))"n ),
X( :Meanpident ),
Fit Line(
{Confid Curves Indiv( 1 ), Line Color( "Red" )},
{Set α Level( 0.001 )}
),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Bivar Plot",
FrameBox,
{Frame Size( 617, 465 ), Grid Line Order( 3 ), Reference Line Order( 4 )
}
)
)
);, da Alpha nach Abschluss der Anpassung festgelegt wird.
Das scheint ein Fehler zu sein, der behoben werden sollte, es sei denn, ich übersehe etwas.
Hallo @l_yampolsky ,
Ich bin mir nicht sicher, warum Sie ein Problem haben. Ich habe es mit der Datei Big Class.jmp versucht und es funktioniert einwandfrei.
Ich habe zuerst eine Anpassung von y mal x von Wight und Weight durchgeführt, eine Linie daran angepasst, dann Alpha geändert, dann die Konfidenz-Indiv-Limit-Formel gespeichert und das sowohl für Alpha = 0,001 als auch 0,01 durchgeführt, und es hat einwandfrei funktioniert. Die Spaltenformeln sind unterschiedlich und das kleinere Alpha hat erwartungsgemäß ein breiteres CI.
Sind Sie sicher, dass Sie die Reihenfolge der Vorgänge richtig gewählt haben, sodass beim Speichern der Konfidenz-Einzelgrenzwertformel die richtige Formel gespeichert wurde?
Ich bin mir nicht sicher, was falsch läuft, aber probieren Sie es zunächst mit der Datei Big Class.jmp aus und stellen Sie sicher, dass das, was Sie erwarten, passiert (kein Fehler) oder etwas anderes (Fehler) passiert.
Hoffe das hilft!,
DS
