Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsJ'utilise JMP pour calculer des intervalles de confiance pour des proportions et je me demande : JMP calcule automatiquement des intervalles de confiance bilatéraux, n'est-ce pas ? Si j'avais besoin, par exemple, d'un intervalle de confiance inférieur unilatéral de 90 %, je devrais demander à JMP de calculer un intervalle de confiance bilatéral de 80 % et de n'utiliser que la limite inférieure ?
Merci d'avance.
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsGB a des tonnes de flexibilité, j'apprends toujours une nouvelle option GB. Je recommanderais une lecture légère: https://www.jmp.com/support/help/14/graph-builder.shtml .
Mais oui, vous pouvez montrer un lot avec un symbole différent des autres. Je supposerai que vos données ne sont pas empilées - donc chaque lot dans une colonne .... faites glisser toutes les colonnes vers le Y (si vous les sélectionnez, puis faites-les glisser toutes en même temps, cela pourrait être plus facile). Ensuite, vous pouvez soit cliquer avec le bouton droit de la souris sur le graphique et afficher la fenêtre de personnalisation pour sélectionner le lot pour lequel vous souhaitez modifier les marqueurs ou vous pouvez double-cliquer sur la légende et dans la section avec les cases à cocher pour inclure (ou exclure) des éléments dans la légende, vous pouvez cliquer avec le bouton droit de la souris sur le symbole ponctuel que vous souhaitez modifier et personnalisez-le ici. Processus similaire si vos données sont empilées et que vous utilisez lot comme variable de superposition.
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsMarquer
Oui, ce lot est différent (en raison d'un lot de substance médicamenteuse différent). Nous essayions de pouvoir regrouper les pentes de régression de la stabilité, même lorsque les interceptions ne pouvaient pas être regroupées - pour obtenir des estimations de durée de conservation en fin de partie (par Q1E). En complément de la routine Analyse/Fiabilité/Dégradation/Stabilité de JMP, nous avons tracé toutes les données du lot sur un seul graphique, et c'est là que nous avons voulu montrer le pire des cas alternatifs (sans regrouper les données) et montrer la régression et les données unilatérales Un IC à 95 % quel que soit le lot montrerait le plus grand changement au fil du temps.
Je vois la routine Inverse - je ne m'étais jamais aventuré dans ce coin de JMP, merci.
Steve
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsKarine,
C'est un travail intéressant. Je n'ai cependant pas vu comment faire ce qui suit dans BG : afficher 1 lot (le pire des cas, lot régressé) sous la forme d'un symbole de données différent du symbole de tous les autres lots (d'accord, un peu étrange, mais quelque chose que notre consultant nous a guidé vers ), et montrent également la droite de régression et l'IC uniquement supérieur pour ce lot. On dirait que montrer des lignes dans BG est tout ou rien.Dans le pire des cas, je pourrais exporter ces données et le faire (douloureusement) dans Excel.
Merci!
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsTout d'abord, votre graphique montre un aberrant parcelle. La variance de lot à lot ne tient pas compte d'une telle différence. Une cause spéciale a eu un effet. La cause spéciale est-elle connue ? Ce lot doit-il déterminer la péremption des lots futurs ?
Deuxièmement, quelles directives ICH suivez-vous, Q1E ou Q1A ? Ils recommandent mutualiser les données de tous vos lots et déterminer si l'évolution dans le temps est cohérente d'un lot à l'autre. Cette méthode adapte un modèle à toutes les données avec un terme pour le temps, le lot et le temps croisé avec le lot.
Enfin, je m'excuse de ne pas avoir expliqué comment utiliser la prédiction inverse. Sélectionnez Analyser > Ajuster le modèle. (Ceci est identique à la suggestion de Karen.) Sélectionnez la colonne de données avec les données d'impureté et cliquez sur Y. Sélectionnez la colonne de données avec les mois et cliquez sur Ajouter. (À ce stade, vous auriez pu sélectionner des mois et un lot, cliquer sur Macros et sélectionner Factoriel en degré pour utiliser l'approche de regroupement. Si vous souhaitez poursuivre la mise en commun, faites-le moi savoir et je vous expliquerai plus en détail dans une autre réponse.) Cliquez maintenant sur Exécuter. À partir de là, cliquez sur le triangle rouge en haut et sélectionnez Estimations > Prédiction inverse. Suivez maintenant les étapes décrites dans un post précédent.
J'espère que cela t'aides!
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsMark peut confirmer mes réflexions à ce sujet .... et je suppose un modèle de type simple ....
1. Utilisez Fit model pour construire votre régression linéaire.
1a. Avant de cliquer sur exécuter dans le modèle d'ajustement, utilisez le triangle rouge de la spécification du modèle pour sélectionner votre niveau alpha (sinon 0,05)
2. Exécutez maintenant le modèle
3. Dans le triangle rouge du modèle, sélectionnez Enregistrer> Intervalle de confiance moyen
4. Revenez à votre tableau de données et utilisez le générateur de graphiques pour représenter graphiquement les données, la courbe ajustée (GB peut ajuster la ligne, quadratique - si plus complexe, vous devrez peut-être également enregistrer le modèle ajusté) et les données CI pour le côté que vous s'intéressent.Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsMarquer,
Je travaille avec une régression linéaire pour une impureté en fonction du temps, avec plusieurs lots tracés ensemble. L'objectif est de montrer uniquement la ligne de régression du pire cas de lot et son intervalle de confiance unilatéral à 95 % (le hack dans Prism - graphique de capture joint, espérons-le - était d'utiliser une confiance bilatérale de 90 % et de ne pas montrer la courbe CI inférieure) .
Désolé, mais je ne sais pas où aller pour la prédiction inverse dans Fit Least Squares - dans le Bivariate Y by X ?
Merci
Steve
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsJe ne sais pas comment tracer une seule des limites. Je suppose que vous utilisez la plate-forme bivariée, qui tracera des courbes de confiance ou des zones ombrées pour l'ajustement ou pour des observations individuelles.D'autre part, vous pouvez utiliser la prédiction inverse dans la plate-forme Fit Least Squares et obtenir un résultat numérique et graphique pour la limite unilatérale. C'est ainsi que nous enseignons la détermination de l'expiration dans notre Logiciel JMP : analyse de la stabilité cours.
Vous pouvez spécifier directement la limite inférieure et le niveau de confiance. Ici je détermine la taille qui correspond à un poids = 100 :
Voici le résultat :
Ce résultat vous conviendrait-il ?
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsJe dois montrer un intervalle de confiance unilatéral pour une courbe de régression linéaire (95 %, unilatéral, selon l'analyse de stabilité ICH pour la durée de conservation des produits pharmaceutiques). L'utilisation de 90 % (0,10 alpha) générera, mais affichera également les IC supérieurs et inférieurs.Existe-t-il un moyen de tracer simplement la courbe supérieure de l'IC à 90 % ?Ce n'était pas une option dans le passé (il fallait recourir à Sigma Plot... ugh).
Re : Intervalles de confiance unilatéraux pour les proportionsOui, cette approche devrait vous donner la limite que vous souhaitez.
