対数変換されたデータグリッチの平均の分析（ANOM）決定限界[フィット曲線]こんにちは、
私は2つのパラメータプロビットを使用してログ変換された死亡率データでいくつかのフィット曲線の作業を行っていますが、ANOMを使用して比較する場合、このログ変換されたデータセットの上限と下限が同じ値である理由について非常に混乱しています：
変換されていない同じデータでこれを実行すると、比較のための適切な制限が得られます。これはグリッチですか、何か間違っていますか？
敬具、
ジョー
再：ログ変換されたデータグリッチの平均の分析（ANOM）決定限界[フィット曲線]エラーがある可能性があります。私はあなたのデータを持っていないので、あなたの観察を確認できません。
私は使った重量そして高さビッグクラスデータテーブルで、それぞれの指数2Pモデルに適合年齢 。見積もりを比較しました：
私はログ（） への機能重量そして私の分析を繰り返しました：
変換により、スケールと形状が予想どおりに変更されました。私の簡単なトライアルは、あなたが見る問題を再現していないようです。
元の応答と変換された応答を使用して、データへの近似について以下と同じプロットを表示できますか？
再：ログ変換されたデータグリッチの平均の分析（ANOM）決定限界[フィット曲線]
こちらが並んでいます。線量反応を比較しているので、線量を対数変換する必要があります（標準的な方法）。背景を説明します。GLM-Binomial-Probitとプロビット2Pの比率をld50で比較しようとしています。用量。
ご提案をいただければ幸いです。
再：ログ変換されたデータグリッチの平均の分析（ANOM）決定限界[フィット曲線]おかげで、これらのプロットは役に立ちます。彼らは明確に決定限界の矛盾を示しています！しかし、標準曲線データと近似（オーバーレイおよび個別）を使用して上記のプロットと同じプロットを表示できるかどうか疑問に思いますか？
JMPテクニカルサポートにアクセスしなくても問題を解決できる場合があります。
再：ログ変換されたデータグリッチの平均の分析（ANOM）決定限界[フィット曲線]
以下は、Yとして使用している式です。GLM分析によって生成された予測式です。
再：ログ変換されたデータグリッチの平均の分析（ANOM）決定限界[フィット曲線]データにもモデルにも明らかな問題は見当たりません。この問題をJMPテクニカルサポートに報告します（ support@jmp.com ）。
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