모두 안녕
신속하게 방향을 잡기 위해: 저는 ELISA 데이터(용량-반응 곡선)로 작업하고 있으므로 독립 변수는 희석 계수이고 종속 변수는 흡광도이며 여러 동물에 대해 보고 있는 여러 시점이 있습니다. 비선형, S 자형, 곡선 맞춤으로 최대 응답의 절반에서 희석되는 EC50을 찾을 수 있기를 바랍니다. 저는 현재 4 매개변수 모델(Probit 4P)을 사용하고 있습니다.
기본적으로 매개변수 추정값의 데이터를 테이블로 가져올 수 있는 스크립트를 작성하고, 각 곡선에 대한 상위 점근선과 하위 점근선 사이의 중간 지점을 찾은 다음 사용자 정의 역 예측에서 해당 값을 사용하여 EC50. dang 매개변수 추정치를 얻을 수만 있다면 두 번째 두 부분을 할 수 있다고 확신합니다!
커브 피팅에 대한 정보는 다음과 같습니다.
For ( i = 1, i <= N items (Mice), i++,
FC = Fit Curve (
Y ( :Data ),
X (:Dilution ),
Group (:Timepoint),
By(:Animal)
Fit Probit 4P,
Where (:Animal == eval(Mouse_names[i])), //thist isn't referencing the variable the way i expect but using either eval( ) or char( ) seems to be a work-around?...
SendToReport(
Dispatch(
{"Plot"},
"7",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", 12, 0 ), Min( 0 ), Max( 4 ), Inc( 2 ),
Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Plot"},
"6",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Plot"},
"13",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", 12, 0 ), Min( 0 ), Max( 4 ), Inc( 2 ),
Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Plot"},
"16",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"7",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", Use thousands separator( 1 ), 12, 0 ), Min( 0 ),
Max( 4 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"6",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"13",
ScaleBox,
{Format( "Fixed Dec", Use thousands separator( 1 ), 12, 0 ), Min( 0 ),
Max( 4 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
),
Dispatch(
{"Probit 4P", "Plot"},
"16",
ScaleBox,
{Scale( "Log" ), Format( "Scientific", 12 ), Min( 0.0000001 ),
Max( 0.1 ), Inc( 2 ), Minor Ticks( 0 )}
)
)
);
FC << journal;
FC << close window;);
그것은 저에게 잘 작동하고 모델 비교, 데이터 플롯, 모델 정보(예측 모델, 적합 요약, *~*매개 변수 추정치*~*, 추정치의 상관 관계 포함)가 있는 각 적합 곡선이 있는 저널의 출력을 가지고 있습니다. , 추정치의 공분산 및 모델링된 곡선의 플롯).매개변수 추정치를 수동으로 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "결합된 데이터 테이블로 만들기"를 할 수 있지만 스크립트에서 수행하는 방법을 모릅니다.이상적으로는 Animal, Parameter(성장률, 변곡점, 하점근선, 상점근선) 그룹(내 시점임), Estimate, Std Error, Lower 95%, Upper 95%.
어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다! 감사!
사용
jrn["Correlation of Estimates"][MatrixBox(1)] << Make Combined Data Table;
기본 메뉴 > 도움말 > 설명서 > JMP 스크립팅 가이드로 이동한 다음 PDF를 열고 11장, 트리 표시로 스크롤합니다.
JMP 보고서는 중첩된 표시 상자 목록입니다.개체를 찾고 메시지를 보내는 방법을 보여줍니다.
jrn << show tree structure;
//or right click on a reveal button to the left of an outline box
// then select Edit, Show Tree Structure
대박!답장을 보내주셔서 정말 감사합니다. 제가 필요로 하는 것과 정확히 일치합니다!! 앞으로 다른 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 코드 아래에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하려고 노력하고 있습니다.
이름으로 저널을 인덱싱하고 테이블 상자를 원한다고 지정하고 새 데이터 테이블을 만드는 것입니까?
나는 다음과 같은 다른 응답을 보았습니다.
dt2 = bivRep [1] [TableBox(3)] << Make Combined Data Table;
그러나 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 없었습니다. 이것은 bivRep의 첫 번째 섹션(?)에서 발견된 세 번째 테이블 상자를 가져와 새 dt에 기록할까요?
나는 조금 더 탐구하고 있으며 다음을 사용하여 적합도 요약을 얻을 수 있었습니다.
jrn["Summary of Fit"][Table Box (1)] << Make Combined Data Table;
하지만 5주차에 대한 견적의 상관 관계를 얻는 것과 같은 작업을 수행하는 방법을 알 수 없었습니다.
나는 시도했다:
covar_pre = jrn["Covariance of Estimates"]["Week 5"][Table Box(1)] << Make Combined Table;
오류가 발생했습니다.
Cannot subscript Display Box{400} in access or evaluation of 'Subscript' , jrn["Covariance of Estimates"]["pre"][/*###*/Table Box( 1 )]
In the following script, error marked by /*###*/
paramEst = jrn["Covariance of Estimates"]["Week 5"][/*###*/Table Box( 1 )] <<
Make Combined Data Table*이* 출력이 테이블 상자가 아닌 것 같은데요? 나는 그것이 어떤 종류의 데이터인지 확실하지 않으며 그것을 알아내는 방법을 모릅니다.
다음은 특정 예가 아닌 예입니다(이 예에서는 By 사용). 보고서 창 탐색에 대한 귀하의 전문 지식을 모르겠습니다.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Nonlinear Examples/Bioassay.jmp" );
obj = Fit Curve( Y( :Toxicity ), X( :log Conc ), By( :formulation ) );
obj << Fit Logistic 4P( Custom Inverse Prediction( Response( 0.9 ) ) );
//you can get one table using Make Combined Data Table
est_tbl= report(obj[1])["Parameter Estimates"][TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
est_tbl << Set Name("Parameter Estimates");
inv_tbl = report(obj[1])["Inverse Prediction"]["Predicted Values"][TableBox(1)] << Make Combined Data Table;
inv_tbl << Set Name("Inverse Prediction");
도움이 되었기를 바랍니다.
