混合物設計，響應度％<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我附上了一個示例混合設計，其中包含百分比的響應數據。 使用標準最小二乘時，可能會有0和100％之外的預測。 是不是有辦法約束對0和1或0和100的響應？ 廣義線性模型不能採取混合效應。
Re：混合物設計與響應度％是。 這對我來說都很有意義。 謝謝邁克爾。 我現在有一個更實際的分析。
Re：混合物設計與響應度％我相信這是因為你的第一個響應將在logit變換log（y / [1-y]）中未定義。你最終會得到一個分母= 0。
你看到我關於調整這個的說明了嗎？（將結果更改為接近1;例如0.995;您的實際差異和測量精度沒有支持。）
Re：混合物設計與響應度％最初，我從一個概率列（y / 100）開始。 看一下我在選擇logit轉換後嘗試運行模型時得到的JMP警報。
Re：混合物設計與響應度％我刪除了關於ln與log的帖子，因為儘管JMP沒有在函數列表中列出ln（雖然列出了lnz），但如果你手動將它輸入公式框，它確實會識別ln。
另一種類似的方法是生成一個名為p的新列，由公式y / 100定義。然後使用最小二乘模型對話框為Y框選擇p，如果在Y框中選擇p，則可以選擇logit變換。這樣做的好處是，當您適合模型時，您不必手動展開logit以獲得p。 例如，您可以直接保存p的公式，並且分析器直接顯示混合物更改時p的變化方式。您仍然需要弄清楚如何處理p = 0或p = 1。如果在模型輸出中選擇自動重新計算，則可以更改所選的值以替換0或100，並觀察模型更改。
Re：混合物設計與響應度％此外，將預測的變換響應（Y'）轉換回原始單位（Y）：
Y = 100 * Exp（Y'）/（1 + Exp（Y'））
我注意到當我運行你的模型時，兩個最大的響應（運行1和12）具有非常大的殘差。這可能是由於轉換的對數性質。您可以通過調整100％響應來減少這種情況。如果您的報告為整數表示精度，則將調整增加到0.5％，表明精度使得99.5和99.99之間的差異沒有實際意義。
Re：混合物設計與響應度％幹得好。
請注意，Y = 0和Y = 100將是未定義的（log（0）和denominator = 0）。我調整這些±0.01。您可以使用更小或更大的調整，可能將其與測量的靈敏度和可變性相關聯。調整越小，轉換值越極端。
另外，正如在另一個回復中指出的那樣，ln（log base e）是登錄JMP。
邁克爾
Re：混合物設計與響應度％邁克爾，
你能用恢復的轉換發回樣本文件嗎？我遇到了麻煩。
Re：混合物設計與響應度％糟糕，結果介於0和1之間 = ln（y / [1-y]）。
Re：混合物設計與響應度％響應的logit變換可能是合適的：y'= ln（[y - 下限] / [上限 - y]）;結果介於0和1 y' - ln（y / [1-y]）之間。 這將不適應response = 0或1，但確保y'保持在邊界內。
