비선형 적합에 대한 손실 함수 구성나는 대답이없는 비슷한 질문을 보았으므로 많은 희망이 없지만 시도해 봅시다.
비선형 피팅 (예 : 로지스틱 함수)을 수행 한 다음 로그 비율 테스트 또는 AIC를 사용하여 선형보다 더 적합하다는 것을 보여주고 싶습니다. 적절한 손실 함수를 구성해야하며 솔루션 보고서에 로그 가능성이 표시됩니다. 손실 기능에 무엇을 넣어야합니까?
비선형 피팅의 LL을 얻는 다른 방법이 있습니까?
감사!
다시 : 비선형 피팅에 대한 손실 함수를 구성도움말> JMP 다큐멘터리 라이브러리> 예측 및 전문 모델링> 장 : 비선형 회귀> 섹션 : 최대 가능성 예 : 로지스틱 회귀를 참조하십시오. 절차와 프로세스가 완전히 설명되어 있으며 적합 모델의 손실 값에 대해 -2L이되는 예가 제공됩니다.
다시 : 비선형 피팅에 대한 손실 함수를 구성예, 그 예를 보았습니다. 그러나 로지스틱 회귀에 대한 가설을 테스트하는 방법에 대한 지침을 제공합니다 (예 : 범주 형 반응 변수 사용). 두 개의 모델을 연속 응답 변수-하나는 선형, 하나는 비선형과 비교하려고합니다.
그러나 감사합니다!
다시 : 비선형 피팅에 대한 손실 함수를 구성내 문제는 JMP10에서 JMP15로 이동하여 해결되었습니다 (지금은 시험용으로). 내가 원하는 것을 정확하게하는 Curve Fit 대화 상자가 있습니다.
