里德-慕尼黑法是確定生物過程中終點的最簡單、最直觀的方法。
上述方法發表在 1937 年的《美國衛生雜誌》。估計百分之五十端點的簡單方法這就是本文中所描述的方法。
本文中提供的資料被建立為 JMP 資料表。 論文表1對應的數據中，稀釋對應的數據是透過對數轉換進行量化的。
要在上面的紅色框中建立名為 Log(Dilution) 的變量，您必須建立一個簡單的公式（JSL 程式碼），如下所示。
Log10(
Num( Substr( :Dilution, 3, 3 ) ) /
Num( Substr( :Dilution, 1, 1 ) )
)
從稀釋變數的第 3 位開始取 3 位值，然後取 Log10 值。
完成上述工作後，使用 JMP Graph Builder 在 X 軸上使用對數（稀釋）並在 Y 軸上使用死亡率百分比來擬合曲線。 下面也顯示了倖存者/死亡總數的圖表。
我們想要在這裡找到的終點是稀釋度，其中死亡率百分比值為 50%。 在實際論文中，計算是使用插值方法手動完成的，但這裡我們將使用JMP的非線性建模方法來獲取該值。
若要使用此方法，請選擇“分析”>>“專業建模”>>“非線性”選單。
請執行以下步驟：
一。 非線性擬合（Logistic 或 Probit 或 Weibull 等）
2. 透過反向估計，估計死亡率百分比變為 50% 時的 Log(Dilution) 值。
3. Convert 傳回日誌轉換值。
按上述順序
一。 非線性擬合
為 Y 反應指定死亡率百分比，為 X 預測公式指定對數（稀釋）。
依擬合曲線左側的熱點（紅色三角形），然後選擇 Sigmoid 曲線 >> Logistic 曲線 >> 擬合 Logistic 3P。 或者，可以使用 Probit 或 Weibull 進行擬合。
2.透過反向估計估計滿足死亡率 50% 的 Log(Dilution) 值
Logistic 3P 點選錯誤一側的熱點，選擇自訂逆預測
在上面的紅色框中輸入所需的值（50%）。
您可以獲得所需的值，1.447876。
使用這個，我們可以計算 10^(1.447876)，進行接下來的 3 個轉換步驟，得到 28.05。
換句話說， 1:28此死亡率百分比成為 50% 的稀釋終點。
