在 JMP 中將百分比損失轉換為概率我使用具有概率鏈接函數和 log（劑量）作為 X 的二項式一般線性模型為多個群體生成獨立的概率回歸到毒物。 現在我想將我的 Y 轉換為概率單位。
當我從 GLM 輸出中保存公式時，我得到了每個總體的公式：
正態分佈（截距+斜率*對數（劑量））
鑑於概率是累積分佈函數的倒數，我正在考慮使用以下公式創建一個新列：
(1) Normal Quantile(Normal Distribution(Intercept+Slope*Log(dose)))+5 *注意+5是任意的
上面的輸出對我來說似乎是合理的，但我很困惑除了等式中的正態分佈之外還有正態分位數，我認為它們會相互抵消，我決定嘗試沒有正態分佈的公式如下：
(2) 正態分位數(截距+斜率*對數(劑量)))+5
一旦刪除了“正態分佈”，如 (2) 中所示，它就會顯著影響形狀。此外，您可以看到 50% 致死劑量（5 個概率）根據方程式而變化，這非常重要
虛線是方程式（1），實線是每個群體的方程式（2）。
我在等式 1 中是否正確轉換為概率？我做了一些研究，但沒有看到在 JMP 中提到如何做到這一點。
謝謝！
回复：在 JMP 中將百分比損失轉換為概率從字面上看，我的意思是模型中 Dose 的參數值。 如果您將該參數視為“斜率”，那麼是的，它正在以這種方式比較曲線。
回复：在 JMP 中將百分比損失轉換為概率馬克，下午好
我知道這是很久以前的事了，但感謝您提供上面的回复。我發現它很有幫助。
關於您的部分回复，我有一個跟進問題要問您：
“治療 * 對數劑量效應將測試劑量效應的差異，表明漸近線之間的過渡更強或更弱。”
說治療 * 對數劑量效應本質上是比較兩種治療的劑量反應曲線的斜率是否正確？
回复：在 JMP 中將百分比損失轉換為概率當新的理論、技術和技術出現時，許多歷史方法已經被更先進的方法所超越。 舊方法消失得非常緩慢，因為我們傾向於堅持過去成功的任何事情。 但是，如果您希望採用這種方法，您的結果是正確的。
我不是毒理學家。 不過，我是一名科學家，也是一名統計學家。 我會像您一樣使用 GLM，並將人口（例如，治療）包括在模型中。 例如，讓我們擴展我之前的例子：
像以前一樣使用 Fit Model 啟動對話框設置模型並包括 Treatment。
處理效果將測試平均差異（即唯一截距），表明一條曲線相對於另一條曲線向左或向右移動。 Treatment * Log Dose 效應將測試 Dose 效應的差異，表明漸近線之間的過渡更強或更弱。
JMP 中的回歸圖清楚地顯示了兩條曲線。 效果測試提供統計證據來決定曲線之間的任何差異。 我看不出轉型如何使這種比較更有效。
回复：在 JMP 中將百分比損失轉換為概率抱歉，我最初的問題不清楚。 我試圖執行概率轉換並將 Y 軸從百分比轉換（在正態分佈的 CDF 上： Φ(x) ) 轉化為 probits（正態分佈的 CDF 的倒數：Φ^-1(p)）。 請參閱下面來自谷歌的快照：
這對於可視化死亡率的劑量反應很重要，因為毒物在人群中的致死率不是正態分佈的（它是對數正態分佈的）參考文獻). 傳統上，毒理學家會在手動進行簡單回歸之前將百分比死亡率轉換為概率（參見 1952 年芬尼概率圖表），因為它線性化了劑量-反應關係（沒有計算機更容易）。 在我之前提到的分析中，我通過使用 probit 鏈接函數來解釋這一點。 但輸出不是概率，因為它是 CDF 正態分佈的預測百分比。 據我了解，這是可視化和比較人群之間劑量反應關係的最佳方式。
我確實設法弄清楚如何使用以下方法將預測公式的 Y 轉換為用於視覺目的的概率：
正態分位數（（正態分佈（截距+斜率*對數（劑量））））
我只需要添加一組額外的括號！我很有信心，因為它給了我相同的半數致死劑量並使直線線性化：
在上圖中，我在上述公式中添加了 .5，因為 0 probits = 50% 死亡率，通過添加 .5，它們將在相同的半數致死劑量處相交。
你顯然比我更了解這些東西，但我想把它打出來希望對未來的用戶有用，他們可能也想把輸出轉換成概率。你覺得這合理嗎？
回复：在 JMP 中將百分比損失轉換為概率我忘了補充一點，平台紅色小三角菜單中提供了一個逆向預測命令。 在此示例中，我要求 CDF 中幾個點的對數劑量。
結果是：
這個結果是你要找的嗎？
回复：在 JMP 中將百分比損失轉換為概率老實說，我不知道“概率單位”是什麼意思。 這是一個簡單概率分析的模型。 我創建了一個增加劑量的測試。 每個劑量有 25 個對象。 記錄 25 人中的死亡人數。
接下來，我在“擬合模型”啟動對話框中使用此設置開始概率單位分析：
然後我得到這個分析。
該圖顯示作為對數劑量函數的擬合概率曲線。 概率函數的範圍是 0 到 1。 我將預測公式保存到數據表中。
預測公式為：
預測死亡人數是樣本乘以概率或正態累積分佈函數 (CDF)。
這個數量是你想要的嗎？ 如果不是，請根據本示例定義“probit units”。
