모델에 맞춤 도움말> 표준 최소 제곱> 변형> 물류안녕 JMP 커뮤니티,
모델 맞춤> 표준 최소 스퀘어 플랫폼에서 변환 옵션을 올바르게 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
이 문제를 더 잘 이해하기 위해 Response가 연속 된 mock 데이터 세트를 만들었습니다. 모델 효과는 1) 바이오 마커 레벨 (연속), 2) 치료 (2 개 카테고리), 3) 그들의 상호 작용이다. ACTIVE 처치의 반응은 물류 분배에 따른 바이오 마커 수준에 달려 있습니다
다음은 바이오 마커 레벨 별 응답 그래프 빌더를 나타낸 것입니다.
Logistic 관계 (Transform> Logistic on Response)에 따라 변형 된 Response 응답으로 치료, Biomarker 및 상호 작용이있는 Standard Least Square 모델을 실행하면 나는 이상한 결과를 얻습니다.
1) 실제에 의해 예측 됨 (대부분의 ACTIVE 그룹 [RED]에 대한 부적합 함을 참고하십시오)
이 모델의 잔차는 다음 그림과 같이 비뚤어집니다.
2) 잔류 음모
3) 잔류 물 분포
분명히, 나는 틀린 일을하고 있습니다. 제발,이 명백하게 간단한 선택을 이해하도록 도와주세요.
도와 줘서 고마워.
TS
Re : 모델에 맞는 도움말> 표준 최소 제곱> 변형> 물류귀하의 제안에 감사드립니다 : 모의 데이터에 아주 잘 어울리지 만 Fit Model 플랫폼에서이 정보를 사용하는 방법을 알 수는 없습니다.
어떤 생각?Re : 모델에 맞는 도움말> 표준 최소 제곱> 변형> 물류답장을 보내 주셔서 감사합니다. 실제로 저는 0에서 1 범위 내에서 응답을 조정했습니다.
((R-Min) / (Max-Min))이고 Logistic 변환은 다음과 같이 산출된다
.
조심스럽게 보면 적합 곡선이 직선이 아니지만 여전히 딱 맞지 않습니다.
어떤 생각?
Re : 모델에 맞는 도움말> 표준 최소 제곱> 변형> 물류몇 가지 시뮬레이션 예제로 놀았어요, 나는 또한 약간 의아해합니다. 하지만 당신이 가진 문제는 JMP의 물류 변환 때문이라고 생각합니다. JMP 문서에 따르면, 로지스틱 변환은 응답 변수가 (0,1)의 범위에 있도록합니다. 사실, 그 변형을 사용할 때, 나는 물류 기능처럼 보이지 않는 무언가를 얻습니다. 물류 기능 (응답 변수가 올바른 값을 가질 수있게합니다)을 고정시킬 때 물류를 보입니다. 따라서 JMP에서의 물류 전환은 실제로 당신이 당신의 데이터에 물류 기능을 적합하게하지 못하게한다고 믿습니다. 아마도 수학이 녹슬지 않는 사람 일지 모르지만 응답이 (0,1) 범위가 아닌 경우 올바른 모양을 얻으려면 물류 변환을 사용하는 방법을 설명 할 수 있습니다.
Re : 모델에 맞는 도움말> 표준 최소 제곱> 변형> 물류아마도 Analyze -> Specialized Modeling -> Fit Curve 플랫폼을 사용하면 도움이 될까요? 간단한 OLS 모델을 PBO 그룹에, 4-P 로지스틱 모델을 치료 그룹에 적용 할 수 있습니다.
