계산식을 사용한 신뢰 구간 및 예측 구간의 예
이 예에서는 표준 최소 제곱 모형의 예측 및 구간 계산식 옵션을 사용하여 신뢰 구간 및 예측 구간이 있는 예측 프로파일러를 생성합니다.
모형 적합
당뇨병 환자 데이터를 사용하여 표준 최소 제곱 회귀 모형을 적합시킵니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Diabetes.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. Y를 선택하고 Y를 클릭합니다.
기본적으로 "분석법"이 "표준 최소 제곱"으로 설정되어 있습니다.
4. Age ~ Total Cholesterol을 선택하고 추가를 클릭합니다.
5. Validation을 선택하고 검증을 클릭합니다.
6. 실행을 클릭합니다.
7. "반응 Y"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장 > 예측 및 구간 계산식을 선택합니다.
프로파일러 시작
이제 데이터 테이블에 예측 계산식 Y라는 예측 열과 몇 가지 숨겨진 열이 포함됩니다. 숨겨진 열에는 신뢰 한계와 예측 한계에 대한 계산식이 포함되어 있습니다. 이러한 계산식 열은 프로파일러 플랫폼에서 자동으로 사용됩니다.
1. 그래프 > 프로파일러를 선택합니다.
2. 예측 계산식 Y를 선택하고 Y, 예측 계산식을 클릭합니다.
3. 확인을 클릭합니다.
4. "예측 프로파일러"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 예측 구간을 선택합니다.
그림 3.39 신뢰 구간과 예측 구간이 포함된 프로파일러
예측 프로파일러는 숨겨진 열의 한계를 사용하여 생성된 신뢰 구간 및 예측 구간과 함께 표시됩니다. 신뢰 구간은 파란색으로 표시되고 예측 구간은 녹색으로 표시됩니다. 예측 구간은 개별 관측값을 대상으로 하기 때문에 더 큰 변동을 포함하고 신뢰 구간보다 넓습니다.