二変量線形回帰結果から 99.9% CI を超えるデータポイントを保存しようとしていました。 アルファ 0.001 を選択し、Indiv CI の式を保存しました。 JM は確実に、Lower.. と Upper 99.9% Indiv[my Y 変数名] という名前の 2 つの列を保存します。 ただし、Y 変数 > 上限となるポイントを選択すると、これらの制限は、はるかに厳密ではない CI (明らかに 90%) に相当することがわかります。
Fit を削除してやり直しても、明らかに役に立ちません
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 )
}
)
)
);アルファはフィッティングが完了した後に設定されるためです。
私が何かを見落としていない限り、これは修正する価値のあるバグのように思えます。
