二次対数方程式を変換する方法ELISAテストを実行する私は、二次関数としてfit specialおよびlog / log変換を使用して、標準曲線に最適なものを得ました。 Ln（OD）= -4.139548 + 1.301394 * Ln（α-CD3の濃度[ng / ml]） - 0.0934906 * Ln（α-CD3濃度[ng / ml]）^ 2 。二乗演算子が濃度のみまたはその対数導関数に適用可能ですか。測定されたODから濃度を計算できるようにこの式を変換する方法私は対話的な説明が好きです。ありがとう。
Bivariate(
Y( :OD ),
X( :Name( "Concentration of α-CD3 [ng/ml]" ) ),
Fit Special(
xTran( "Log" ),
yTran( "Log" ),
Degree( 2 ),
{Line Color( {142, 176, 40} )}
),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"1",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Min( 5 ), Max( 400 ), Inc( 1 ), Minor Ticks( 1 )}
),
Dispatch(
{},
"2",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Min( 0.1 ), Max( 2 ), Inc( 1 ), Minor Ticks( 1 )}
)
)
)
再：どのように二次対数方程式を変換するマーク、ありがとう。再：どのように二次対数方程式を変換するありがとう、カレン、私はそれを試みます再：どのように二次対数方程式を変換するさらに、4PLCを使用して直接ODをモデリングすることもできます。このモデルは非線形応答を説明します。対数変換はそれを線形化する試みです。
再：どのように二次対数方程式を変換する範囲を縮小する代わりに、ロジスティック4Pを試してみます。
再：どのように二次対数方程式を変換する私は、SWが単一のODに対して二重の解を扱うには問題があることに気づいた二次適合（方程式）を得たときに気付きました。私の唯一の解決策は、私が線形フィットを適用できるより狭い範囲の濃度を使用することのようです。Mark、どうもありがとう。
再：どのように二次対数方程式を変換するわかります。
二次多項式は一般に、同じLog ODに相当するLog Concの2つの値を持ちます。JMPは放物線の半分だけを使うべきだということを知りません。フィット曲線には、ロジスティックモデルとカスタム逆予測があります。これらの曲線は、二次多項式とは異なり、単調です。
再：どのように二次対数方程式を変換する私はモデリングを試していない、私は直接二変量フィット - スペシャルに行きました。我々は通常、ODと濃度の両方の対数変換を行い、線形フィットはうまくいきます。これは新しいテストであり、線形近似は良くありません。そのため、私はより高い多項式を試してみました。製造業者は、４パラメータロジスティックフィットを推奨するが、ユーザに他の代替案を探求させる。そのため、モデルは重要ではありません。標準曲線から最良のモデルを見つけ、それを私のサンプルに適用したいだけです。だからこそ、私は測定されたODから濃度を計算するために反転関数が必要です。
再：どのように二次対数方程式を変換するその問題について申し訳ありません。いいえ、私の提案を使用して問題を回避する方法はありません。
このモデルは特に重要ですか、それとも有用ですか？Analyze> Specialized Modeling> Fit Curveのいずれかのモデルを使用してデータを近似しましたか？
再：どのように二次対数方程式を変換するマーク、ありがとう
解決策はとてもいいです。残念ながら私は警告を受けています：「逆予測は変数の二乗された用語を予測することをサポートしていません」。
問題を回避する方法はありますか。
ありがとう、
ピーター
再：どのように二次対数方程式を変換する[解析]> [モデルのフィット]を使用して同じフィットを達成することもできます。
- 濃度の列を右クリックして対数変換を選択します。
- この新しい列を選択してください。
- [マクロ]ボタンをクリックし、[多項式から次数まで]を選択します（デフォルトは2）。
- OD列を右クリックして、対数変換を選択します。
- 新しい列を選択して[Y]をクリックします。
- 実行をクリックします。
- 赤い三角形をクリックして[推定値]> [逆予測]を選択します。
- OD値を入力して信頼度を選択してから、[OK]をクリックします。
二変量に対する最小二乗法近似の利点は、推定値>逆予測を使用してODから濃度を推定できることです。
解釈のために対数10を使用するのが用量反応標準曲線では一般的です。フィット感は変わりません。
