Ich habe ein externes Programm (MATLAB) verwendet, um eine logistische Kurve an 84 Sätze von y-Antwort- / Zeitdaten anzupassen (n = 3 für 28 verschiedene Faktorkombinationen). Mein Logistikmodell ist ein 4-Parameter-Modell (A, B, C, D) und ich erhalte für jeden Parameter ein oberes 95% -Konfidenzintervall und ein unteres 95% -Konfidenzintervall (siehe Spaltenüberschriften unten, um zu verstehen, welche Daten von MATLAB ausgegeben werden ). Ich möchte JMP verwenden, um den Mittelwert jedes Parameters für meine 3 Replikationen auszugeben, aber ich sollte auch den Fehler jedes Parameters "verbreiten", um den endgültigen Fehler des Mittelwerts zu erhalten, richtig? Ich plane dann eine ANOVA, um diese Parameter in Bezug auf die Faktoren zu vergleichen, die ich variiert habe. Wie kann ich sicherstellen, dass JMP den Fehler für jeden Parameter jeder Dateneingabe berücksichtigt?
Das Bootstrapping der Parameterschätzungen wäre ein Weg.
Ich habe auch diesen Ansatz verwendet: Simulation mehrstufiger Prozesse und die Weitergabe von Fehlern an die endgültige Antwort
Ich stimme zu ... JMP braucht eine Möglichkeit, dies zu tun ... Bisher sehe ich keine Möglichkeit, dies zu tun ... Ich habe jedoch mehrere Ideen, wie sie das Ding programmieren können. Der einfachste Weg wäre Seien Sie, erstellen Sie eine neue „Fehlerspalte“ mit derselben Funktion, die weitergegeben werden soll, und programmieren Sie einen passenden strdErr für jede Variable in der Funktion. Es kann einfach ein Side-by-Side-Stil sein ... Dann kann das Ergebnis der Funktion sein der weitergegebene Fehler ... Es gäbe zwei Spalten, eine für den tatsächlichen Funktionswert und eine andere für einen weitergegebenen stdErr.
Noch einfacher wäre es vielleicht, einfach eine Spalteneigenschaft namens „stdErr“ zu erstellen, die eine Eigenschaft hat, die mit einer anderen Spalte übereinstimmt, mit der sie verknüpft ist. Dann könnte JMP den propagierten Fehler einfach universell anwenden, wenn die Fehler jedem Mitglied der Funktion zugeordnet sind.
Auf jeden Fall ist das ziemlich groß. JMP fehlt auch die Möglichkeit, eine ANOVA einfach durchzuführen, wenn Sie nur Avg, StdErr und N haben ... Es gibt eine Möglichkeit, dies zu tun, aber es sollte wirklich einfacher sein ... . Bei jeder Analyse werden Modelle an Daten angepasst, die Parameter herausgezogen (mit ihrem stdErr) und ein statistischer Vergleich durchgeführt ... Soweit ich weiß, mangelt es JMP erheblich an der Fähigkeit, Fehler weiterzugeben ...
Es scheint wirklich einfach zu programmieren, es direkt auf die jeweilige Funktion zu stützen und symbolische Berechnungen auf das Ding anzuwenden ... Viele Softwareprogramme machen das ... Sobald Sie das haben ... sind Sie im Grunde fertig. .. JMP sollte das wirklich hinzufügen!
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