Was hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?Bitte beschreiben Sie das aktuelle Problem, das verbessert werden muss, oder das zu lösende Problem, das derzeit nicht einfach oder möglich ist, anhand eines Beispielanwendungsfalls.
Die Idee wurde von Abbildung 2.6 (siehe unten) aus John K. Krushkes Buch Doing Bayesian Analysis inspiriert, die eine posteriore Vorhersageprüfung zeigt.
Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?Bitte beschreiben Sie die Idee zur Verbesserung von JMP. Bitte fügen Sie Mock-ups, Wireframes, Screenshots, Skripte, andere Dokumente oder Beispiele aus anderer Software bei, die dabei helfen, die von Ihnen gewünschte Änderung zu beschreiben.
Ich hätte gerne die Möglichkeit, Daten und Vorhersageintervalle in den Plattformen „Modell anpassen“ und „Y nach X anpassen“ anzuzeigen, um Diagramme wie das folgende Beispiel zu erstellen. Wenn diese Optionen über die roten Dreiecke zugänglich wären, wäre das ideal.
Warum ist diese Idee wichtig?Bitte beschreiben Sie den Wert für Sie und/oder andere Benutzer, wenn die Idee umgesetzt wird (z. B. Benutzerfreundlichkeit, Muss, …).
Mit der posterioren Vorhersageprüfung lässt sich feststellen, ob das Modell die Daten mit angemessener Genauigkeit nachahmt. Durch die Überlagerung von Daten und Vorhersageintervallen auf dem Profiler wären wir in der Lage, eine nicht-Bayes'sche Version der posterioren Vorhersageprüfung durchzuführen. Dies würde uns helfen, Unterschiede zwischen dem Modell und den Daten zu identifizieren, einschließlich des Fehlerterms des Modells.
Vielen Dank, dass Sie mich auf die bevorstehenden Änderungen aufmerksam gemacht haben. Es sieht großartig aus!
Vielen Dank für die Anfrage und danke @hogi für das Teilen des Links. Diese neue Funktionalität ist in JMP 18 verfügbar, daher markieren Sie diesen Wunsch als Geliefert.
