通过在“估计值”菜单上选择“逆预测”，您可以估计与响应的指定值对应的自变量 X 的值（多重回归模型的逆预测规格）。此外，您可以指定模型中其他解释变量的值（多重回归模型的逆预测规格）。逆预测计算为与指定的响应值对应的 X 的值提供置信限。您可以将响应值指定为响应均值，或只是单个响应。相关示例，请参见“逆预测”示例。
在逆预测窗口中，解释变量列表显示在左侧。（相关示例，请参见多重回归模型的逆预测规格。） 每个连续变量最初都设置为其均值。每个名义型或有序型变量都设置为其最低水平（按照值排序）。您必须删除想要预测的变量的值，将其设置为缺失。此外，您还必须指定逆预测中希望固定的其他变量的值（若这些变量值与默认设置值不同）。在窗口右侧的列表中，您可以提供一个或多个关注的响应值。相关示例，请参见在有多个模型效应的情况下预测单个 X 值的示例。
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选择分析 > 以 X 拟合 Y 。
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点击确定。
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从红色小三角菜单中，选择拟合线。
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选择工具 > 十字准线。
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点击吸氧量轴上大约 50 的位置，然后拖动光标，使十字准线与预测线相交。
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Fitness.jmp 的“二元拟合”
要获取跑步时间的精确预测以及置信区间，请按如下方式使用“拟合模型”启动窗口：
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点击运行。
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从“响应‘吸氧量’”旁边的红色小三角菜单中选择估计值 > 逆预测。
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点击确定。
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导致吸氧量值为 50 的跑步时间精确预测值为 9.7935。该值接近Fitness.jmp 的“二元拟合”所示的“二元拟合”报表中显示的跑步时间近似值 9.77。 “逆预测”报表还提供了一个图，其中显示吸氧量与跑步时间之间的线性关系以及置信区间。
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点击运行。
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从“响应‘吸氧量’”旁边的红色小三角菜单中选择估计值 > 逆预测。
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删除跑步时间的值，因为您想要预测该值。
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用 60 替换休息时脉搏的均值。
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点击确定。
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