XとYの両方に誤差がある回帰分析X と Y の両方の誤差を考慮した回帰直線を生成できるアドインが必要です。通常、他のソフトウェアではこの目的でヨークフィットが使用されます。JMP でもこの機能が導入されていることが重要です。
基本的なデータ分析とモデリングRe: X と Y の両方にエラーがある回帰分析JMP 17 以降では、Passing-Bablok フィットを使用できます: Passing-Bablok フィット レポート (jmp.com)
二変量プラットフォームでは、フィット通過Bablokオプションを使用して回帰モデルを適合する通過-バブロック法。通過-Bablok回帰は、2つの異なる分析方法による測定値を比較するために開発されました。この方法では、2つの変数の間に強い相関関係がある線形関係があると想定しています。散布図には、適合線とY = Xの点線が追加されます。通過-Bablok Fit赤い三角形のメニューを実行するには、ペアリングt-テストとBland-Altman分析。
Re: X と Y の両方にエラーがある回帰分析両方の誤差の比率を指定できる場合は、次の方法で利用できるデミング適合を使用できます。
JMP の実際の問題:
最適な回帰オプションは二変量レポートに隠されており、グラフ ビルダー経由では利用できません。
この問題を解決するための願いは次のとおりです: グラフビルダー: 堅牢な回帰
Re: X と Y の両方にエラーがある回帰分析 - ステータスが「確認済み」に変更されました以前のコメントで述べたように、JMP の「直交適合」メニューでデミング回帰を実行し、X と Y 間の誤差率を指定できます。これは、変数間の測定誤差率が一定であると想定し、誤差が正規分布し独立していることを前提としています。X と Y の誤差分布に対する要件が少ない Passing-Bablok の方が適している可能性があります。以前のコメントで述べたように、この回帰オプションが利用できるようになりました。
ヨーク回帰は興味深い提案です。現在利用可能なデミングおよびパスイング・バブロックのオプションと比較して、この拡張された使用事例を検討します。投稿していただきありがとうございます。
Re: X と Y の両方にエラーがある回帰分析ロバスト回帰は非常に便利です。
一方、ほとんどのユーザーはグラフビルダーを使用します。
この機能を大多数のユーザーに提供できる可能性はありますか?
ビルダー: ロバスト回帰
