Cuando un modelo lineal simplemente no funciona: Ajuste de modelos no lineales usando JMP ®
Susan Walsh, estadística de soporte técnico, SAS
Esta sesión utilizará varios conjuntos de datos para explorar los diferentes enfoques para ajustar modelos no lineales en JMP. Con la adición de la plataforma Fit Curve, nunca ha sido tan fácil ajustar modelos no lineales en JMP. La primera opción abordada será el uso de esta plataforma para examinar una serie de curvas por una variable de agrupación. Se prestará especial atención a la comparación de las estimaciones de los parámetros, utilizando el análisis de medias o la prueba de equivalencia. Se utilizará un segundo conjunto de datos para ajustar una secuencia de modelos de crecimiento, comparando los diferentes modelos para determinar qué modelo podría ser el mejor para esos datos. Aunque la plataforma Fit Curve incluye una colección de modelos populares, siempre es posible que un usuario quiera adaptarse a un modelo no incluido en esa plataforma. El documento utilizará tablas de datos adicionales para demostrar el uso de la biblioteca modelo previamente existente. El enfoque final abordado será un ejemplo de cómo crear un modelo no lineal como una fórmula en la tabla de datos y luego ajustarlo en la plataforma no lineal. Incluirá el bloqueo de los valores de los parámetros en la fórmula para comparar diferentes modelos y determinar el mejor ajuste.
