Methode für Konfidenzbänder in JMP-ResiduennormalquantildiagrammenHallo zusammen, ich bin neugierig auf die statistische Methode, die zur Generierung der Konfidenzbänder im Diagramm der residualen Normalquantilen in JMP verwendet wird. Könnte jemand den zugrunde liegenden Ansatz erläutern, z. B. ob er auf parametrischen, nichtparametrischen oder Bootstrap-Methoden basiert? Einblicke in die Berechnungsprinzipien oder technischen Details wären sehr willkommen!
JMP PRO 17.1.0
Grundlegende Datenanalyse und -modellierungBetreff: Methode für Konfidenzbänder in JMP-Residual-Normal-Quantil-DiagrammenDas sind meine Vermutungen
Residuen darstellen ( Grundlegende Analyse > Bivariate Analyse > Bivariate Plattformoptionen > Bivariate Anpassungsoptionen )
(Nur für „Linear“, „Polynom“, „Passing Bablok“ und „Fit Special“ verfügbar.) Blendet fünf Diagnosediagramme ein oder aus: Residuen nach Vorhersage, tatsächliche Werte nach Vorhersage, Residuen nach Zeile, Residuen nach X und ein normales Quantildiagramm der Residuen.
Grundlegende Analyse > Verteilungen > Optionen für kontinuierliche Variablen > Normales Quantildiagramm (Conover, WJ (1980). Praktische nichtparametrische Statistik . New York: John Wiley & Sons.)
oder möglicherweise Fitting Linear Models > Mixed Models > Marginal Model Inference > Residual Plots (Conover, WJ (1999). Praktische nichtparametrische Statistik . 3. Aufl. New York: John Wiley & Sons.)
