好吧，我必须说，我完全搞不懂 JMP 是如何在实际预测图中构建置信带的。我已经阅读了所有统计细节。他们声称实际预测图实际上是一个整体模型杠杆图，但我无法构建类似的图。在构建图和置信带时，矩阵方程中的 L 到底是什么
?
通常，杠杆图会显示除一个预测变量之外的所有预测变量的残差与单个参数的残差的对比。但是，当使用整个模型来对比自身时，这可能是什么呢？没有均值的模型与均值对比？如果是这样，该图将不会类似于实际值与预测值的对比图。置信区间后面的统计细节也没有任何意义。我还想知道是否可以用类似的方式构建预测上限和下限。
我正在使用 JMP 17.2.0。感谢您的帮助。
你好@PatriotOGrady 。例如，L 可以是 1x (p+1) 行向量，而 B 是 (p+1) x 1 列向量。在多元回归设置中，B 将是具有元素 B0、B1、B2、…、Bp 的列向量。例如，Y= B0 + B1*x1 + B2*x2 + …+ Bp*xp。例如，如果您正在测试 H0：B2=0，则 L 是行向量 <0, 0, 1, 0, …, 0>。这导致 LB= B2。您可能需要复习一下向量和矩阵乘法。
编辑：
对于整个模型测试，L 是 apx (p+1) 矩阵（每行类似于上面描述的行向量，除了适当位置的“1”外，其他均为零），实际上导致 H0：B1=B2=…=Bp=0。
