KalibrierungskurvenMit diesem Add-In können Sie eine oder mehrere Kalibrierungskurven mit einem logistischen oder linearen Modell mit vier Parametern anpassen und die Kurven dann verwenden, um inverse Vorhersagen für eine Reihe von Unbekannten zu berechnen.Die Hauptdaten und die unbekannten Daten müssen in separaten JMP-Tabellen gespeichert werden.Die inversen Vorhersagen und ihre Konfidenzgrenzen werden in neuen Spalten in die Unbekanntentabelle zurückkopiert.
Die Eingabedatensätze müssen im gestapelten Format vorliegen, d. h. mit einer Zeile pro Einzelantwort.Eine Spalte muss die logarithmischen Konzentrationen (die X-Werte) und eine andere die Antworten (die Y-Werte) enthalten. Wenn Sie mehrere Kurven anpassen, müssen eine oder mehrere Spalten die „Nach“-Datengruppen identifizieren und identische Spalten müssen in den Standard- und Unbekanntentabellen enthalten sein. Optional können Sie eine Gewichtungsvariable angeben.
Sie können optional eine Tail-Filterung für die Daten durchführen.Bei diesem Ansatz werden nacheinander Punkte aus den Enden der Daten entfernt und das Modell neu angepasst, wobei die R-Quadrat-Statistik für jede Anpassung verfolgt wird.Das Modell mit dem größten R-Quadrat wird für die endgültige Analyse und inverse Vorhersagen beibehalten.
Um das Add-in zu installieren, laden Sie Calibration Curves.jmpaddin herunter, ziehen Sie es auf ein geöffnetes JMP-Fenster und klicken Sie auf „Installieren“.Zwei Beispiele (jeweils mit zwei Datensätzen) stehen ebenfalls zum Download bereit.Einige Screenshots sind unten.Für weitere Details klicken Sie nach der Installation des Add-Ins auf Add-Ins > Kalibrierungskurven > Hilfe.
DatenvisualisierungBiowissenschaftenStatistikenBetreff: KalibrierungskurvenHallo @ASTA , Das Add-In kann etwas ungeschickt nur mit 8 unbekannten Zeilen umgehen.Um mehr Vorhersagen zu treffen, erstellen Sie mehrere unbekannte Tabellen mit jeweils nicht mehr als 8 Zeilen und führen Sie das Add-In für jede separat aus.Optional können Sie dann die einzelnen Tabellen verketten, um eine endgültige Tabelle zu erhalten.
Betreff: KalibrierungskurvenHallo @russ_wolfinger . Dieses Add-in ist genau das, was ich für meine Daten brauche. Das einzige Problem besteht darin, dass nur die ersten 8 Unbekannten berechnet werden und der Rest leer bleibt.Wie kann ich das beheben?
Betreff: KalibrierungskurvenIch habe gerade bemerkt, dass „Fit Model“ über eine integrierte inverse Vorhersage verfügt, die für einen einzelnen Wert mit einem geeigneteren CI funktioniert, aber auch hier wäre eine Funktion für wiederholte Messungen von Y schön.
/Flemming
Betreff: KalibrierungskurvenDanke, das ist sehr hilfreich. Ich vermisse den Standardfehler bei der inversen Vorhersage (die s X 0 ) für die einzelne Beobachtung von y in der Tabelle. Ich kann den CI_radius für jede Zeile zurückrechnen, aber es wäre schön, wenn er in die Tabelle aufgenommen würde.
Für wiederholte Beobachtungen s X 0 hängt von der Anzahl der Beobachtungen unabhängiger Stichproben ab, und es wäre schön, wenn die inverse Vorhersage beinhalten würde, dass der angegebene Y-Wert ein Durchschnitt von beispielsweise drei unabhängigen Werten wäre.
/Flemming
Betreff: KalibrierungskurvenEntschuldigung! Die richtige Datei ist jetzt hochgeladen.
Betreff: KalibrierungskurvenHaben Sie vielleicht die falsche Datei hochgeladen?
Das sieht nach Bindungskurven und nicht nach Kalibrierungskurven aus
Betreff: KalibrierungskurvenHallo,
Wo finde ich die Kalibrierungskurven.jmpaddin? Danke
Betreff: Kalibrierungskurven<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe unter JMP 10.0.2 die Fehlermeldung „Send erwartet skriptfähiges Objekt beim Zugriff oder bei der Auswertung von ‚Send‘, nw << SetWindowIcon( „Bivariate“ )“ erhalten. Irgendwelche Ideen warum? Danke.
