측정 된 Y 응답의 평균을 취할 때 역 예측 통계를 사용하는 방법?안녕,
저는 알려진 X 농도에 대한 Y 반응의 교정 곡선을 형성 한 몇 가지 실험을했습니다. 나는 또한 알려지지 않은 X 농도를 4 회 반복하여 측정 한 Y 값을 가지고있다. 나는이 4 개의 반복으로부터 평균 농도를 추정하기위한 신뢰 구간을 구하고, 보정 곡선으로부터 보간하고 싶다. 나는 신뢰 구간을 찾기 위해 jmp의 역 예측 함수를 알고 있지만, 한번에 하나의 측정 된 Y 값만을 고려합니다. 나는 측정 오류가 없다고 가정하고 단지 1 값이 아닌 미지의 평균 측정 Y 값과 관련된 오류를 포함시키고 자한다면 문제에 접근하는 방법을 확신하지 못합니다.
어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.
많은 감사합니다,
앤드류
Re : 측정 된 Y 응답의 평균을 취할 때 역 예측 통계를 사용하는 방법?복제가 없으면 표준 곡선 적합에서 RMSE 추정치는 모델에 따라 다르며 관측치 수 (8) - 매개 변수 수 (4) = 4)의 작은 수를 기반으로합니다. 모델이 좋으면 (사실상 바이어스가 없음)이 RMSE는 꽤 좋지만 작은 DF는 더 넓은 신뢰 구간으로 이어질 것입니다.
(BTW, 네 가지 매개 변수가 있다면 네 가지 농도 만 필요합니다. 그 트릭은 어디에 배치해야할까요? JMP 비선형 설계가 도움이 될 수 있습니다! 그런 다음 최상의 복제도 결정할 수 있습니다.
Re : 측정 된 Y 응답의 평균을 취할 때 역 예측 통계를 사용하는 방법?Hi Mark,
답변 해 주셔서 감사합니다. 표준 커브 곡선은 8 가지 농도의 단일 측정으로 구성됩니다. 4 개의 복제물이 수행 된 곳은 알려지지 않은 곳이었습니다. 표준 농도와 미지수에 대해 다른 횟수의 복제가 수행되었으므로 귀하가 제안한 알려지지 않은 평균을 치료할 수 없습니까?
문안 인사,
앤드류
Re : 측정 된 Y 응답의 평균을 취할 때 역 예측 통계를 사용하는 방법?나는 당신이 각각의 알려진 농도에서 네번 반복하여 표준 곡선을 결정했다고 가정합니다. 따라서 피팅 곡선에서 Y 변수에 대한 RMSE는 피팅 오차가 없다고 가정 한 반복 오차로부터 추정됩니다. 각 미지의 평균 응답을 입력하면 원하는대로 개인의 RMSE를 사용하는 신뢰 구간을 생성합니다.
