Courbes d'étalonnageCe complément vous aide à ajuster une ou plusieurs courbes d'étalonnage avec un modèle logistique ou linéaire à quatre paramètres, puis à utiliser les courbes pour calculer des prédictions inverses sur un ensemble d'inconnues.Les données principales et les données inconnues doivent être stockées dans des tables JMP distinctes.Les prédictions inverses et leurs limites de confiance sont recopiées dans le tableau des inconnues dans de nouvelles colonnes.
Les ensembles de données d'entrée doivent être au format empilé, c'est-à-dire avec une ligne par réponse individuelle.Une colonne doit contenir les concentrations logarithmiques (les valeurs X) et une autre doit contenir les réponses (les valeurs Y). Si vous ajustez plusieurs courbes, une ou plusieurs colonnes doivent identifier les groupes de données « Par », et des colonnes identiques doivent figurer dans les tableaux de normes et d'inconnues. Vous pouvez éventuellement spécifier une variable de pondération.
Vous pouvez éventuellement effectuer un filtrage de queue sur les données.Cette approche supprime successivement des points des queues des données et réajuste le modèle, en suivant la statistique R-carré pour chaque ajustement.Le modèle avec le R-carré le plus grand est retenu pour l'analyse finale et les prédictions inverses.
Pour installer le complément, téléchargez Calibration Curves.jmpaddin, faites-le glisser sur une fenêtre JMP ouverte et cliquez sur « Installer ».Deux exemples (chacun avec deux ensembles de données) sont également disponibles en téléchargement.Quelques captures d'écran sont ci-dessous.Pour plus de détails, cliquez sur Compléments > Courbes d'étalonnage > Aide après avoir installé le complément.
Visualisation de donnéesSciences de la vieStatistiquesRe: Courbes d'étalonnageSalut @ASTA , Le complément, quelque peu maladroit, ne peut gérer que 8 lignes inconnues.Pour prédire davantage, créez plusieurs tables inconnues, chacune ne comportant pas plus de 8 lignes, et exécutez le complément séparément pour chacune.Éventuellement, concaténez les tables séparées pour obtenir une table finale.
Re: Courbes d'étalonnageSalut @russ_wolfinger . Ce complément est exactement ce dont j'ai besoin pour mes données. Le seul problème est qu'il ne calcule que les 8 premières inconnues et laisse le reste vide.Comment puis-je résoudre ce problème ?
Re: Courbes d'étalonnageJe viens de remarquer que Fit Model a une prédiction inverse intégrée, qui fonctionne pour une valeur unique, avec un CI plus approprié, mais encore une fois, une fonctionnalité pour les mesures répétées de Y serait bien.
/Flemming
Re: Courbes d'étalonnageMerci, ceci est très utile. Il me manque l'erreur type sur la prédiction inverse (le s X 0 ) pour la seule observation de y dans le tableau. Je peux calculer à partir du CI_radius pour chaque ligne, mais ce serait bien s'il était inclus dans le tableau.
Pour des observations répétées X 0 dépend du nombre d'observations d'échantillons indépendants, et ce serait bien si la prédiction inverse incluait que la valeur Y déclarée était une moyenne de, disons, 3 valeurs indépendantes.
/Flemming
Re: Courbes d'étalonnageExcuses! Le fichier correct est maintenant téléchargé.
Re: Courbes d'étalonnageAvez-vous peut-être téléchargé le mauvais fichier ?
Cela ressemble à des courbes contraignantes et non à des courbes d'étalonnage
Re: Courbes d'étalonnageBonjour,
où puis-je trouver le fichier Calibration Curves.jmpaddin ? Merci
Re: Courbes d'étalonnage<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai eu cette erreur "Send Expects Scriptable Object in access or évaluation of 'Send' , nw << SetWindowIcon( "Bivariate" )" sous JMP 10.0.2. Des idées pourquoi ? Merci.
