測定されたY応答の平均をとるときに逆予測統計を使用する方法こんにちは、
既知のX濃度に対するY応答の検量線を作成した実験をいくつか実行しました。また、未知のX濃度を4回繰り返して測定したY値も関連付けました。検量線から内挿し、これら4回の反復測定から平均濃度を推定するための信頼区間を求めます。信頼区間を見つけるためのjmpの逆予測関数は知っていますが、考慮されるのは一度に1つのY測定値だけです。測定誤差がないと仮定した場合の1つの値ではなく、未知の値からの平均測定Y値に関連する誤差を含めたい場合、問題にどのように対処するかはわかりません。
任意の助けは大歓迎です。
どうもありがとう、
アンドリュー
再：測定されたY応答の平均をとるとき、どのように逆予測統計を使うのですか？複製なしでは、標準曲線近似からのRMSE推定値はモデルに依存し、少数の自由度に基づいています（観測数（8） - パラメータ数（4）= 4）。モデルが優れていれば（実質的にバイアスがない）、このRMSEはかなり優れていますが、DFが小さいと信頼区間が広くなります。
（ところで、4つのパラメータがある場合は、4つの濃度しか必要ありません。トリックはそれらをどこに置くかです。JMPノンリニアデザインがお手伝いします！それからあなたはまた最高の複製を決定することもできます。）
再：測定されたY応答の平均をとるとき、どのように逆予測統計を使うのですか？ハイマーク、
回答いただきありがとうございます。標準曲線曲線は、８つの異なる濃度における単一の測定値から構成されていた。4回の実験が行われたのは、未知数だけでした。標準濃度と未知化合物に対して異なる数の複製を行ったので、未知の処理を防ぐことはあなたが提案したことを意味しますか？
よろしく、
アンドリュー
再：測定されたY応答の平均をとるとき、どのように逆予測統計を使うのですか？私はあなたがそれぞれの既知の濃度で4回の反復試験で検量線を決定したと思います。したがって、近似曲線からのY変数のRMSEは、近似の欠如がないと仮定して、複製誤差から推定されます。未知数ごとに平均応答を入力すると、必要に応じて個人からのRMSEを使用する信頼区間が作成されます。
