间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好。
我遇到了一个问题，并提前道歉，这可能是一个愚蠢的问题。
简单来说，情况是，
数据是
t={0,3,6,9,12}
y1={y11,y12,y13,y14,y15}
y2={y21,y22,y23,y24,y25}
y3={y31,....}
其中 y1、y2、y3 是批号（批号）
因此，应该有 3 条相应的回归线。
我测试了直线的可比性，结论是“斜率不同，截距也不同”
因此，我将变量放入模型拟合平台，
其中 G'=y 且 month=t。
直到置信区间保存在列中时，结果是合理的。
至此以上方法是方法A。
但是，通过不同的方法，方法B，
输入如下，
总体结果似乎相同，但是，
置信区间的计算方式与方法 A 不同。
（您可以只关注最后一行，将值与之前的数据图进行比较......差距很大。204 <> 247）
所以我的问题是，
造成这种差异的原因在哪里？
说实话，当我让 JMP 将数据处理为“不同的斜率和不同的截距”时（当然在方法 A 和 B 的情况下），
置信区间应该类似于方法 B 的结果。
方法 A 的置信区间在批次 1、2 和 3 之间非常相似。
请帮我。
抱歉，故事太长，而且英文不好。
高级统计建模基础数据分析与建模数据探索与可视化质量与工艺工程回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好@MikeKim ：这对我来说看起来有点混乱，因为你在第一个 Fit Model 平台中将月份写为“Y”，而在第二个 Fit Model 平台中将 G' 写为“Y”。但是，我认为这是一个印刷错误，你在两个平台上都将 G' 写为“Y”。
第一个模型会更严格，因为误差自由度更大；也就是说，像第一个对话框一样构建单个模型（方法 A）会导致更严格的置信区间，因为样本量更大。如果比较两个模型之间的误差自由度，您会发现误差 df（方法 A）比每个批次的误差 df（方法 B）大得多。事实上，误差 df（方法 A）= 方法 B 中的误差 df 的总和（所有批次）。这对置信区间的宽度有直接影响（使其更严格）。
此外，方法 A 使用合并 MSE（类似于各个批次的平均 MSE）。
对于方法 B，每个批次都有自己的 MSE，这会使每个批次对于方法 B 具有不同的宽度，即使每个批次的样本大小等相同。
总而言之，方法 A 是合适的分析方法（假设每个批次的 MSE 大致相同）。如果 MSE 差异很大（您可以从方法 B 中获得），那么方法 B 可能是更好的选择，除非您有 JMP Pro 并且可以对异方差建模（也称为方差异质性https://en.wikipedia.org/wiki/Homoscedasticity_and_heteroscedasticity） 。从图形上讲，您可以通过查看残差图和/或回归线来评估这一点，以查看每个批次的分布是否相似。
.
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。不幸的是，我无法完全理解这个解决方案。
也许是因为我的解释不够好
或者我的背景知识还不够理解。
简单来说，我的问题是
方法 A 和方法 B 均被指定为“不同截距，共同斜率”（因为它是“降解平台”的结果）
因此，从逻辑上讲，它们应该显示相同的结果。
显然他们没有，而您是说有另一个变量“MSE”会影响 CI 的宽度？
并且，似乎我无法在使用 JMP 普通版本时修改“MSE”假设？
我的统计水平不是研究生水平，所以我非常希望在您进一步解释之后我能理解。
谢谢。
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好@MikeKim ：我不知道你正在使用降级平台。在降级（稳定性测试）平台中，选择以下选项（对不可池化模型使用池化 MSE）。这将做正确的事情并导致更紧密的间隔。这有意义吗？这是你在寻找的吗？
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好， @MRB3855 ：
嗯，并不抱歉。
从仔细和简单的分析的角度来看，检查“使用池化 MSE”是不自然的。
基本上，我想以退化平台的结果为基础。（Dif 截距、Com 斜率）
然而，降解平台中的CI曲线除了在满足规格限值的点之外，无法表现出特定的f(t)值。
因此关键点是通过另一个平台绘制与降解平台相同的CI。
现在的问题是，我介绍的方法A和方法B都没有画出和降解平台一样的形状。
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好@MikeKim ：我尝试了一些我的数据，两个平台的预测区间等都相同。你能提供图片或数据来准确显示你正在做什么以及你比较什么吗？你所描述的模型是“具有共同斜率的不同截距”。因此，在“拟合模型”平台中，你不应该有交互项；而在“稳定性”平台中，你应该始终选择使用不可合并模型的合并 MSE，正如我上面所述（尽管这只会对不同截距和不同斜率的“不可合并”模型产生影响）。
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好， @MRB3855
谢谢你的帮助！
我试图了解与我的问题相关的全部内容，但失败了。
让我尝试总结并重新解释我的问题如下。
抱歉，我无法附加真实文件。
图 1
这是数据
图2 降解平台
左：使用池化 MSE（取消选中）
右：使用池化 MSE（检查）
图 3
左：用 x 拟合 y：alpha 0.1 CI 与 Pooled MSE 完全相同（取消选中）
右：拟合模型：无法绘制 CI 图
因此，总而言之，以下是我的问题。
1. 如何将图 3 左合并为一个包含 3 条线和相应 CI 的图表？
2.如何绘制图3右侧的CI？
3. 如何将池化 MSE 应用于图 3 左图和图 3 右图？（与图 2 右图相同）
4. 图3右侧有保存列选项（红色三角形）（可查看表格中的CI值）
但是，它们总是固定为 alpha=0.05，在这种情况下我需要 alpha=0.1，因为原始退化显示 0.1 CI。
那么，我该如何在图 3 中将 alpha 0.05 改为 0.1 呢？（请在下面的图 4 中检查）
5. 检查使用合并MSE的实际解释（实验室领域的实际意义）是什么？
（回答同事的问题“使用池化 mse 是什么？”）
图4
太感谢了！
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好@MikeKim ：我会尝试解决这些问题。
图 2：这才是应该的样子。
图 3：这是应该的样子（拟合模型平台没有显示置信区间）
1. 如何将图 3 左侧合并为一个包含 3 条线和相应 CI 的图表？您必须将预测和间隔保存到数据表中并使用图形生成器。这将与图 2 左侧相同。
2. 我如何在图 3 右侧绘制 CI？您必须将预测和间隔保存到数据表中并使用图形生成器。
3. 如何将池化 MSE 应用于图 3 左图和图 3 右图？（应用于与图 2 右图相同的图）。同样，您必须将预测和间隔保存到数据表中并使用图形生成器。
4. 图3右侧有保存列选项（红色三角形）（可查看表格中的CI值）
但是，它们总是固定为 alpha=0.05，在这种情况下我需要 alpha=0.1，因为原始退化显示 0.1 CI。
那么，我该如何在图 3 中将 alpha 0.05 改为 0.1 呢？（请查看下图 4）。在“拟合模型”对话框中，模型规范旁边有一个红色三角形。如果单击该三角形，则可以“设置 alpha 级别”。
5. 检查使用合并MSE的实际解释（实验室领域的实际意义）是什么？
（同事的问题“使用池化 MSE 是什么？”的答案）。我在最初的回复中解释了 MSE 池化。MSE 是均方误差。它是方差的估计值，方差是
(标准差)^2。每条线都有自己的 MSE。每条线的 MSE 是 (平方误差和)/(N-2)。平方误差和 (SSE) 是线和数据之间平方差的总和。SSE 是残差平方和。见下图。
因此，如果数据在线周围的分布很紧密，则 MSE 会非常小（如图 2 中的蓝色批次）。如果数据在线周围的分布较大，则 MSE 会较大（如图 2 中的红色批次）。
可以将 MSE 合并视为对 MSE 取平均值以获得“合并 MSE”，以便计算置信区间等。如果不合并，则每个批次将使用自己的 MSE 通过以下公式计算置信区间。
那么，池化是否最好？嗯，这得看情况。从统计学角度来看，如果 MSE 相似，则池化。如果它们不相似，那么您应该尝试了解原因。查看您的数据，蓝色批次似乎变化较少（MSE 比其他批次低得多），因此池化可能不合适。如果池化 MSE，则三个间隔（围绕每个批次）的宽度将相同（每个都使用池化或“平均”MSE），并且不会反映蓝色批次变化较小的事实。如果您不使用池化 MSE，则蓝色批次的间隔将更紧密（如图 3 左侧所示），因为它使用自己的 MSE。
我希望我已经理解了您的问题，我希望我能帮到您...并且我希望没有太多错别字！
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好， @MRB3855
我不知道该如何感谢这份帮助。
我获得了很多知识并且非常高兴。
但不幸的是，我没有使用 Graph Builder 的经验。
到目前为止，我已经了解了这一点（从选中了使用池化 MSE 的“降级”平台），我知道 Graph Builder 平台在哪里，
并且不知道如何绘制线条和 CI。
最后你介意帮我一下吗？
太感谢了！！
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好@MikeKim 。Graph Builder 是 JMP 最强大的平台之一，也是我最喜欢的平台之一。
但是，我无法为您做到这一点。而且我认为不可能在此论坛上向您展示。
但是，我可以告诉您可能需要哪些额外的列等等，并为您提供一些资源。
1. 在 Fit Model 平台和 Fit Y by X 平台中，分别如图 3 所示，保存预测公式和置信区间公式。Fit Y by X 中每个批次的置信区间将各自使用自己的 MSE。Fit Model 中每个批次的置信区间将使用相同的 Pooled MSE。
2. 向数据中添加几行，但保留 Y 为缺失值。对于这些新行，包括批次和月份。但是，对于每个批次，月份应该是没有数据的月份。1、2、4、5、7、8 等。这样您的最终图表看起来会更平滑。
3. 这里有一个关于如何使用 Graph Builder 的资源。可能需要一些时间和练习才能得到你想要的结果……但这是值得的。
https://www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/graphical-displays-and-summaries/graph-builder.html
回复：间隔，在 JMP 中不同，但逻辑上应该相同。你好， @MRB3855
我现在很开心
按照你的指示，我终于成功了。
看一下结果。
虽然有些东西需要修复才能看起来更美观，但他们已经完成了最初的目标！！！
我会继续做下去并进行更多调查，非常感谢！
