Wenn ein lineares Modell einfach nicht ausreicht: Anpassen nichtlinearer Modelle mit JMP ®
Susan Walsh, Statistikerin für technischen Support, SAS
In dieser Sitzung werden mehrere Datensätze verwendet, um die verschiedenen Ansätze zur Anpassung nichtlinearer Modelle in JMP zu untersuchen. Mit der Hinzufügung der Fit Curve-Plattform war die Anpassung nichtlinearer Modelle in JMP noch nie so einfach. Die erste angesprochene Option wird die Verwendung dieser Plattform sein, um eine Reihe von Kurven anhand einer Gruppierungsvariablen zu untersuchen. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich der Parameterschätzungen mithilfe einer Mittelwertanalyse oder des Äquivalenztests gelegt. Ein zweiter Datensatz wird verwendet, um eine Folge von Wachstumsmodellen anzupassen und die verschiedenen Modelle zu vergleichen, um zu bestimmen, welches Modell für diese Daten am besten geeignet sein könnte. Obwohl die Fit Curve-Plattform eine Sammlung beliebter Modelle umfasst, ist es immer möglich, dass ein Benutzer ein Modell anpassen möchte, das nicht in dieser Plattform enthalten ist. Das Papier wird zusätzliche Datentabellen verwenden, um die Verwendung der zuvor vorhandenen Modellbibliothek zu demonstrieren. Der letzte angesprochene Ansatz wird ein Beispiel für die Erstellung eines nichtlinearen Modells als Formel in der Datentabelle und die anschließende Anpassung an die nichtlineare Plattform sein. Dazu gehört das Sperren der Parameterwerte in der Formel, um verschiedene Modelle zu vergleichen und die beste Anpassung zu ermitteln.
