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我想我在雙變量中保存 CI 邊界公式時發現了一個錯誤：無論選擇什麼 alpha，都會保存 90% CI。 17.0.0

我試圖保存雙變量線性回歸結果中 99.9% CI 以上的數據點。 選擇 alpha 0.001 並保存 Indiv CI 公式。 JM 確實足夠保存 2 列，名為 Lower.. 和 Upper 99.9% Indiv[my Y 變量名稱]。 然而，當選擇 Y 變量 > Upper 的點時，我發現這些限制對應於不太嚴格的 CI，顯然是 90%。

 

顯然，刪除 Fit 並重做並沒有幫助

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 )
   }
  )
 )
);

，因為 alpha 是在擬合完成後設置的。

 

這看起來是一個值得修復的錯誤，除非我忽略了一些東西。

基礎數據分析和建模回复：我想我在雙變量中保存 CI 邊界公式時發現了一個錯誤：無論選擇何種 alpha，都會保存 90% CI。 17.0.0

你好@l_yampolsky ,

 

不確定你為什麼遇到問題。 我用 Big Class.jmp 文件嘗試過，效果很好。

 

我首先對重量和重量進行 y 乘 x 擬合，擬合一條線，然後更改 alpha，然後保存置信 indiv 限制公式，並對 alpha = 0.001 和 0.01 執行此操作，效果很好。 正如預期的那樣，列公式不同，較小的 alpha 具有較寬的 CI。

 

您確定您的操作順序正確，以便在保存置信個體極限公式時保存了正確的公式嗎？

 

不確定出了什麼問題，但首先嘗試一下 Big Class.jmp 文件，並確保發生您期望的情況（沒有錯誤）或發生不同的情況（錯誤）。

 

希望這可以幫助！，

DS