雙變量回歸的能力你好
我讀了 Phil Kay 的這篇文章，它在某種程度上幫助我們實現了我的目標：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Tolerance-Interval-for-Regression/mp/302845
如果我有規格下限和上限，是否也可以從二元迴歸計算預期能力？
範例：我有在幾個不同溫度水平 (X) 下測量的響應 (Y) 數據，我想預測較高溫度下的響應能力。
謝謝 ：）
品質和工藝工程回覆：二元回歸的能力我只是坐在這裡，看著這些數字，也許我有一個想法。 如果什麼：
- 我使用迴歸線來計算較高溫度（假設 60 攝氏度）下的反應（Y）：Y(60)
- 我將我的規格限制「轉換」為一組殘差規格限制：Ymin - Y(60) 和 Ymax - Y60)
- 現在，我可以使用“剩餘規格限制”來計算能力
或者，完全不同的東西？ 
回覆：二元回歸的能力我的建議如下：在「擬合模型標準最小二乘」平台中重新建立模型，然後使用「預測刻畫器」中的模擬功能來模擬 x 值的假設變異數的反應。 可以透過多種選項將模擬預測匯出到 JMP 中的功能平台，以進行額外的分析和視覺化。
回覆：二元回歸的能力嗨，P_巴特爾
感謝您的建議。 就我而言，我想修復 x 值（在外推點）並估計該點的平均值和方差，從而估計能力。 所以我不確定你的建議是否能達到目的，因為我想看看你建議之外的其他維度的變化。 或者？
回覆：二元回歸的能力模擬器允許您以任何均值和估計方差設定任何自變數。 因此，即使您的 x 設定點是從您的經驗空間推斷出來的…模擬器仍然可以工作。
回覆：二元回歸的能力我仍然認為這不是我要找的。 請允許我詳細說明
我可以將模型作為溫度的函數擬合到我的響應中：
但我想計算一下：如果我將溫度固定為80度，響應的分佈會是什麼？
