回复：預測結果與實際觀察結果的比較有多種數據可視化方法可以“...比較觀測數據與預測數據的擬合度...”。 一個起點是 Fit Y by X 平台。 默認報告中生成的第一個圖表正是您所追求的。
回复：預測結果與實際觀察結果的比較我不確定我是否理解...我將重申我認為您做了什麼，也許您想做什麼。首先，您使用回歸來創建一個模型，以使用 x（飲食營養密度）擬合 y（最終體重）。 目前還不清楚人口有多少？ 我不明白“最終體重”是什麼以及它是如何計算的。是動物死的時候嗎？ 我認為體重會不斷波動。 模型營養密度中有一個變量。目前尚不清楚 x 有多少級別以及有多少變化，但顯然您根據該數據開發了一個模型。您對該模型進行過任何診斷嗎？您進行了殘差分析嗎？
假設您開發了適當的模型，您應該能夠創建一個 JMP 數據表，其中包含 x 列、包含預測公式的列和 y（測量權重）列。獲得此數據表後，可以使用許多圖形和定量選項來將實際數據與預測數據進行比較（請參閱殘差圖）。
預測結果與實際觀察結果的比較進行數據審查以評估動物飲食營養密度 (x) 和隨後的最終體重 (y) 的影響。數據代表了整個待研究人群輸入的真實反應。然後將建立的回歸線輸入到經驗模型中，以預測一種或多種營養素改變時的體重反應。隨後進行了一項研究，數據審查得出了預測體重，並將其與重複的實際觀察結果進行比較。
如何比較觀測數據與模型預測數據的擬合度？模型是具有固定截距的二次模型。
高級統計建模基礎數據分析和建模回复：預測結果與實際觀察結果的比較謝謝你的建議，我很感激。
