vestibilità non lineare con punto di partenza fisso<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
Ciao,
Mentre sto esplorando le funzioni di JMP sempre di più, eccone uno che non sono ancora riuscito a risolvere ...
Sto cercando di adattare una funzione di parametro 3 esponenziale attraverso alcuni datapoint che segnalano la resa in risposta a un determinato dosaggio di prodotti. Posso ottenere l'adattamento non lineare del modello, ma ciò che vorrei essere in grado di fare è forzare l'adattamento a partire dalla variabile di risposta per lo zero di dosaggio.
Quindi se il modello è y = a + b * exp (c * x), dove x = 0. Suppongo che la mia vera domanda sia se puoi limitare il modello e forzarlo attraverso un determinato punto.
Qualche idea su come farlo funzionare?
Re: vestibilità non lineare con punto di partenza fissoah,
È sempre così semplice quando qualcuno lo spiega ... Ottimo suggerimento, grazie!
Re: vestibilità non lineare con punto di partenza fissoSe ti capisco correttamente, vuoi che il tuo modello f (x) = a + b * exp (c * x) sia d'accordo esattamente con il valore dei dati che hai per x = 0, chiamalo y0. Quindi per x = 0 vuoi
y0 = f (0) = a + b
Risolvendo, diciamo, per a, otteniamo a = y0-b. In altre parole, puoi ridurre il numero di parametri da 3 a 2 adattando il modello per be c (e ottieni a = y0-b).
f (x) = y0-b + b * exp (c * x) che soddisferà automaticamente f (0) = y0.
C'è anche un'opzione nella finestra di dialogo della piattaforma non lineare per specificare i vincoli sui parametri, ma la rotta diretta sopra è il modo più semplice per avvicinarsi al problema come ho capito.
Michael
