带域,两头呈喇叭形,在〓X处带域最窄。因此,如果给岀ⅹ预报Y时,则预报区间越短(X越靠近),带域宽度越窄,说明预报饿精度越高 在实际计算中,n值往往过大,要求的预报区间较短,这时1+-+ ≈1,结果得预报区间的近似式 (x1-X)2 余<<Y+G余=68.3% 这说明,在给出X预报Y时的观测值中,有683%可能落在配合直线两侧各为一个均方差的范围内,或者说观测值Y可能落在Y±余之间的概率 为683%,同样,观测值Y落在Y±20之间的概率为954%,落在Y±3之间的概率为997%,即 P-27<Y<+2}954% P 30余<Y<Y+30余=99 Y±Nσ余称为可信区间。用回归方程预报Y时,σ余越小,可信区间越窄,预报的精度越高。当r=1时,Y和X呈函数关系,这时可余=0,表示 所有观测值都落在配合直线上。 控制是预报的反问题。即在一定概率P下,要求Y在区间(Y1,Y2)内取值时,X应控制的范围或求出相应的X1和X2,例如,概率为683%,如 1=Y-G余=b+bX1-0余 2=+G余=b+bX2+ 则给出了Y1和Y2,就可解出X1和X2作为控制X的上下限。7 带域，两头呈喇叭形，在 X = X 处带域最窄。因此，如果给出 X 预报 Y 时，则预报区间越短（X 越靠近 X ），带域宽度越窄，说明预报饿精度越高。 在实际计算中，n 值往往过大，要求的预报区间较短，这时 1 ( ) 1 ( ) 1 1 2 2  − − + += n t Xt X X X n ，结果得预报区间的近似式： PY ˆ − 余  Y  Y ˆ + 余 =68.3% 这说明，在给出 X 预报 Y 时的观测值中，有 68.3%可能落在配合直线两侧各为一个均方差的范围内，或者说观测值 Y 可能落在 Y  余 之间的概率 为 68.3%，同样，观测值 Y 落在 Y  2 余 之间的概率为 95.4%，落在 Y  3 余 之间的概率为 99.7%，即： PY ˆ − 2 余  Y  Y ˆ + 2 余 =95.4% PY ˆ −3 余  Y  Y ˆ + 3 余 =99.7% Y  N 余 ˆ 称为可信区间。用回归方程预报 Y 时，  余 越小，可信区间越窄，预报的精度越高。当 r=1 时，Y 和 X 呈函数关系，这时  余 =0，表示 所有观测值都落在配合直线上。 控制是预报的反问题。即在一定概率 P 下，要求 Y 在区间（Y1，Y2）内取值时，X 应控制的范围或求出相应的 X1 和 X2，例如，概率为 68.3%，如 取 1 = − 余 = 0 + 1 − 余 ˆ Y Y b bX 2 = + 余 = 0 + 2 + 余 ˆ Y Y b bX 则给出了 Y1 和 Y2，就可解出 X1 和 X2 作为控制 X 的上下限