X와 Y 모두에 오류가 있는 회귀 분석X와 Y 모두의 오류를 설명하는 회귀선을 생성할 수 있는 추가 기능이 있어야 합니다. 일반적으로 다른 소프트웨어에서는 이러한 목적으로 york fit이 사용됩니다. JMP에 이 기능을 도입하는 것도 중요합니다.
기본 데이터 분석 및 모델링Re: X와 Y 모두에 오류가 있는 회귀 분석JMP 17부터 Passing-Bablok 피팅을 사용할 수 있습니다. Passing-Bablok 피팅 보고서(jmp.com)
이변량 플랫폼에서는 맞춤을 사용합니다.통과다음을 사용하여 회귀 모델을 맞추는 Bablok 옵션통과-바블록 방식.통과-Bablok 회귀는 두 가지 다른 분석 방법의 측정값을 비교하기 위해 개발되었습니다. 이 방법은 두 변수 사이에 강한 상관관계가 있는 선형 관계를 가정합니다. Y = X에 대한 적합선과 점선이 산점도에 추가됩니다. Bland Altman Analysis 옵션을 사용하십시오.통과-Bablok Fit 빨간색 삼각형 메뉴를 사용하여 페어링 수행t-테스트 및 Bland-Altman 분석.
Re: X와 Y 모두에 오류가 있는 회귀 분석두 오류 사이의 비율을 지정할 수 있는 경우 다음을 통해 제공되는 Deming fit을 사용할 수 있습니다.
JMP의 실제 문제는 다음과 같습니다.
최고의 회귀 옵션은 이변량 보고서에 숨겨져 있으며 그래프 빌더를 통해서는 사용할 수 없습니다!??!
문제를 해결하고 싶은 경우는 다음과 같습니다. 그래프 빌더: 강력한 회귀
Re: X와 Y 모두에 오류가 있는 회귀 분석 - 상태가 다음으로 변경됨: 승인됨이전 댓글에서 언급했듯이, JMP에서 "Fit Orthogonal" 메뉴에서 데밍 회귀를 수행하고 X와 Y 사이의 오류 비율을 지정할 수 있습니다. 이는 변수 간의 일정한 측정 오류 비율을 가정하고 오류가 정규 분포되고 독립적이라고 예상합니다. X와 Y의 오류 분포에 대한 요구 사항이 적은 Passing-Bablok이 더 나은 선택일 수 있습니다. 이전 댓글에서 언급했듯이, 이 회귀 옵션을 이제 사용할 수 있습니다.
York 회귀는 흥미로운 제안입니다. 현재 사용 가능한 Deming 및 Passing-Bablok 옵션과 비교하여 이것의 확장된 사용 사례를 고려해 보겠습니다. 게시해 주셔서 감사합니다.
Re: X와 Y 모두에 오류가 있는 회귀 분석강력한 회귀 분석은 정말 유용합니다.
반면: 대부분의 사용자는 Graph Builder를 사용합니다.
대부분의 사용자에게 이 기능을 제공할 수 있는 가능성이 있습니까?
빌더: 견고한 회귀
