Lorsqu'un modèle linéaire ne suffit pas : ajustement de modèles non linéaires à l'aide de JMP ®
Susan Walsh, statisticienne du support technique, SAS
Cette session utilisera plusieurs ensembles de données pour explorer les différentes approches d'ajustement de modèles non linéaires dans JMP. Avec l'ajout de la plateforme Fit Curve, l'ajustement de modèles non linéaires dans JMP n'a jamais été aussi simple. La première option abordée sera l'utilisation de cette plateforme pour examiner une série de courbes par une variable de regroupement. Une attention particulière sera accordée à la comparaison des estimations des paramètres, à l'aide de l'analyse des moyennes ou du test d'équivalence. Un deuxième ensemble de données sera utilisé pour ajuster une séquence de modèles de croissance, en comparant les différents modèles afin de déterminer quel modèle pourrait être le meilleur pour ces données. Bien que la plateforme Fit Curve comprenne une collection de modèles populaires, il est toujours possible qu'un utilisateur souhaite adapter un modèle non inclus dans cette plateforme. L'article utilisera des tableaux de données supplémentaires pour démontrer l'utilisation de la bibliothèque de modèles existante. L'approche finale abordée sera un exemple de création d'un modèle non linéaire sous forme de formule dans le tableau de données, puis de son ajustement dans la plate-forme non linéaire. Cela inclura le verrouillage des valeurs des paramètres dans la formule pour comparer différents modèles et déterminer le meilleur ajustement.
