そうですね、JMP が予測値と実測値のプロットで信頼帯をどのように構築しているのか、まったく理解できません。統計の詳細はすべて読みました。予測値と実測値のプロットは実際にはモデル全体のレバレッジ プロットであると主張していますが、私にはそのようなプロットを構築できません。プロットと信頼帯を構築する際、行列方程式の L は正確には何ですか。
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通常、レバレッジ プロットは、1 つの予測子を除くすべての予測子の残差を、1 つのパラメータのみの残差に対して表示します。しかし、モデル全体をモデル自体に対して使用する場合、これは何になるのでしょうか。平均のないモデルと平均を比較するとどうなるのでしょうか。そうであれば、プロットは実際の予測値プロットに似ていません。また、信頼帯の統計詳細も意味をなさないでしょう。同様の方法で予測の上限と下限を構築できるかどうかも疑問です。
私は JMP 17.2.0 を使用しています。ご協力いただければ幸いです。
こんにちは@PatriotOGrady 。たとえば、L は 1x (p+1) 行ベクトルで、B は (p+1) x 1 列ベクトルです。多重回帰設定では、B は要素 B0、B1、B2、…、Bp を持つ列ベクトルになります。これは、たとえば Y= B0 + B1*x1 + B2*x2 + …+ Bp*xp の場合です。また、たとえば H0: B2=0 をテストする場合、L は行ベクトル <0、0、1、0、…、0> になります。この結果は LB= B2 になります。ベクトルと行列の乗算を確認することをお勧めします。
編集：
モデル全体のテストでは、L は apx (p+1) 行列 (各行は上記の行ベクトルに似ており、適切な位置の「1」を除いてすべてゼロ) となり、実質的に H0: B1=B2=…=Bp=0 になります。
