右删失数据分析
我尝试过浏览有关如何处理数据审查情况的各种帖子，但我无法找出处理我的情况的最佳方法。 所以这里是...
我们进行了具有三个变量的 DoE：表面活性剂类型 (Surf)、水量 (Water) 和盐量 (Salt)，响应是“过程中有效的表面活性剂的最小量 (Surf_min)”。 最终，我们希望开发一个模型来计算给定冲浪、水和盐的 Surf_min。
对于美国能源部的某些条件，我们无法达到表面活性剂有效的足够高的浓度。 在不同的条件下这个数字可能会不同。 对我来说，这是右审查的经典案例。 现在的问题是我如何分析这个数据集？
我在这里查看了 2017 年发现峰会会谈和相关帖子。 看来我可以使用带有“广义回归”选项的“拟合模型”平台和 JMP pro。 我只有普通的 JMP (13.1)。
非常感谢这里的任何意见。 如果有人能给我提供关于这个主题的很好的参考资料，以便我可以学到更多东西，我也将不胜感激。
谢谢
回复：右删失数据分析本次发现演示是了解如何在 JMP Pro 中使用广义回归来处理审查数据的良好资源。 跳到 19:27 观看演示。 在这种情况下，响应是左删失的，因为某些观察结果低于检测限。
回复：右删失数据分析非常感谢！
能够在分析上取得很大进展。
回复：右删失数据分析如果您有 JMP Pro，则可以使用 Generalized回归通过分析>适合模型。 请参阅有关此分析的章节帮助>图书>拟合线性模型。
如果你有JMP，那么你可以使用参数生存，也通过分析>适合模型。 请参阅有关此分析的章节帮助>图书>可靠性和生存。
