非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?こんにちは - 「非線形」オプションまたは「フィットカーブ」オプションを使用した場合、最終的には同じ結果が得られるはずです (JMP 15.0)。 モデルライブラリからの組み込みの4パラメーターロジスティックモデルを使用し、系統ごとにさまざまな変数の数を当てはめようとしています（「系統」はさまざまな遺伝的背景の数です）。
一部の株では、「フィットカーブ」アプローチと「非線形」アプローチは、予想どおり同じ結果をもたらしますが、一部の株では、「非線形」アプローチはデータに正しく適合しません。 初期の開始パラメーターが (目視で) 最適な適合に非常に近いことを確認したとしても、それが機能しない株については、まったく適合しないか、または適合から遠く離れた答えに収束します。そのはず。 「警告: xx 個のモデルが欠落しています」というエラー メッセージが表示されますが、欠落しているデータはありません。 誰かがこれを修正する方法を持っていますか（理想的にはスクリプトを使用せずに）、どこが間違っているのか教えてもらえますか？
どうもありがとう！
高度な統計モデリング消費者および市場調査データの探索と視覚化実験計画法結果の共有と伝達Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?詳細については、このページを参照してください。ノンリニア社提供のCI 。
フィット カーブの統計詳細には、CI に関する情報は示されません。 カイ 2 乗値が推定値とともに提供されているため、これらは単に Wald 区間であるのではないかと思います。 Wald 区間推定値 (フィット曲線) は、通常、尤度比推定値 (非線形) と同様に、必要な範囲を提供しません。
Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?指数関数 3P 関数のフィット曲線と非線形の結果では、表示される桁数に対して同じパラメーター推定値が得られますが、信頼限界は異なります。 カスタム逆予測を使用する場合も同じことが起こります。表示される桁数 (有効数字 6 桁) までの予測 X および標準誤差は同じですが、上限と下限が異なり、有効数字 3 桁で一致しません。 これらの違いを文書化するには、フィット カーブと非線形の conf 制限に使用されるアルゴリズムを確認するにはどうすればよいでしょうか?
Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?あなたの説明に基づいて、あなたがやったことを理解できる限り、ここに問題がある可能性があるように思えます。 プラットフォーム間での違いや、グループを独自のデータ テーブルに保存する場合の違いを示すデータ テーブルを共有することはできますか?
ここにない場合は、テクニカル サポートと何か共有していただけますか ( support@jmp.com ）もっと詳しく調査できるのでしょうか？
Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?PS 直接の質問に答えるのを忘れていました、申し訳ありません。 細菌による代謝物の消費をモデル化しようとしています。 これらは完全に単純な対称シグモイドではありませんが、近似が役立つほど十分に近いので、より多くのパラメーターを導入しても最終的には役に立たないと思います。Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?ご返信ありがとうございます -
まず、上記のアドバイスに従って、フィットカーブをもう一度調べました。 さらに詳しく見てみると、実際に CI が提供されていることがわかります。また、(前に行ったように) 「by」ではなく、カテゴリ変数を使用して「グループ」を定義することで、さらに簡単かつ迅速に使用できるようになりました。 そこで、フィット曲線プラットフォームの使用に切り替えました。非線形プラットフォームに頼る必要があったのは、1 つのデータ サブセットに対してだけでした (妥当なフィットを得るために収束基準を調整する必要がありました)。
そうですね、フィッティングのオプションについて、有益かつほぼ即座に回答していただいたことに心から感謝しています。ただし、最初から私が完全に不合理だったわけではないことを指摘しておきますが、私の最初の問題、つまりデータ グループの 1 つが非線形プラットフォームで適切に動作していないという問題には誰も対処しませんでした。 それはもう問題ではありませんが、これは軽微なバグだったと思います。同じデータを別のファイル名で再保存することで異なる結果が得られるはずはありませんでした。 気にしないでください。現在、これを回避する方法が 2 つあります。Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?こんにちは@ジェイク_b 、
どのプラットフォームを使用するのが最適かどうかについてはここではコメントしません。 @バイロン_JMPそして@Mark_Bailey彼らは JMP の専門家なので、彼らの話に従うつもりです。 モデルのフィッティングに関して、各プラットフォームでわずかに異なるアルゴリズムが使用されていても、私はそれほど驚きません。したがって、それらが一致するかどうかについてはあまりこだわる必要はありません。 たとえば、理論的には、すべてのパラメーターを適切に設定すれば、ブースト ツリー プラットフォームとブートストラップ フォレスト プラットフォームの両方で同じ答えが得られるはずです。 ただし、基礎となるアルゴリズムが異なるため、実際の予測式は少し異なります。
好奇心が強いのですが、実際に非線形プラットフォームで使用できる理論モデル/公式はありますか、それとも X、予測子公式に何か他のものを使用していますか?
そうは言っても、いくつかの追加手順はありますが、Fit Curve プラットフォームから予測 CI を取得できるはずです。 たとえば、Big Class.jmp ファイルを取得し、Fit Curve プラットフォームで :weight by :height をフィッティングすると、予測式をデータ テーブルに保存できます。 次に、Y を X でフィット (Y= 実際、X= 予測) する場合、[線形フィット] の横にあるドロップダウン ホット ボタンを使用して、[個別の信頼限界式] を保存できます。 /-95% の近似信頼区間。 [グラフ] > [レガシー] > [オーバーレイ プロット] に移動し、実際の CI、予測 CI、および +/-95% CI を選択すると、以下のような図が得られます。 ちなみに、私は Fit Curve プラットフォームのロジスティック 4P モデルで :weight & :height をフィッティングしました。
したがって、Fit Curve プラットフォームを使用する方が合理的である場合、これは少なくとも結果を視覚化できるようにするための方法です。
少なくとも考えるべきことだけはあります。
DS
Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?OK、最後のコメントです。 ノンリニアを使用して正しく適合しなかったグループを (つまり、データを再インポートせずに) 新しい jmp ファイルとして再保存すると、すべて正常に動作するようになりました。 なぜそうなるのかわかりませんが、一部のサンプルのみで一部の変数が破損する可能性はありますか? - しかし、それは私に進むべき道ができたことを意味します。Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?2 つの異なるプラットフォームは、機能がほとんど異なります。 フィット曲線は、典型的なモデルを素早く適合させたい場合に非常に便利です。非線形は、主流ではない研究論文で見つけた一連の関数を解決したいカスタム関数がある場合により便利です。パラメーター。
どちらのプラットフォームでもパラメーターを解決するために使用される反復数値最適化は、最小二乗回帰を解くこととはかなり異なります。 他の多くのソフトウェアは、非線形プラットフォームのようにすべてのレバーやボタンを提供するのではなく、隠れた前提の山を使用します。
Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?ご回答ありがとうございます！
「Fit Curve プラットフォームが目的のモデルに適合するのに、なぜ非線形プラットフォームを使用するのでしょうか?」
適合する変数が複数あり、各変数が複数のグループによって適合される場合は、非線形プラットフォームを使用する方が迅速であるためです。 非線形プラットフォームでは、モデル パラメーターの信頼区間を計算することもできますが、フィット曲線では計算できません。出力の視覚化の一部として CI を使用しているため、最後の部分は非常に便利です。
「最初のすべての詳細が同一であり、同じアルゴリズムとその実装が使用されていない限り、結果が正確に一致すると期待すべきではありません。」
いいよ。 しかし、結果は 2 つのプラットフォーム間で正確に一致しますが、非線形プラットフォームがすべての変数にわたって正しく当てはめることができないグループのうち 1 つだけを除いて (詳しく調べてみるとわかりました)。 これがなぜなのかわかりません。そのグループだけを含む新しい jmp ファイルを作成して、そのように適合できるかどうかを確認してみますが、可能であれば、なぜそのグループが含まれるのかを理解したいと考えています。不正行為をしています。 (これはデータの観点から外れ値ではないので、他のグループと比較して最小値を見つけるのがまだ遠いというわけではありません。)
再度、感謝します
Re: 非線形曲線とフィット曲線では異なる結果が得られますか?Fit Curve プラットフォームが目的のモデルに適合するのに、なぜ非線形プラットフォームを使用するのでしょうか?
Fit Curve には、サポートされる各モデルに関するヒューリスティックが含まれています。 一連のモデルでは使いやすく強力ですが、それ以外の点では柔軟性に欠けます。 非線形プラットフォームはより強力で柔軟性がありますが、ヒューリスティックがないため、すべての詳細を処理するのはユーザー次第です。 それがフィットカーブが作成された理由です。 負担が軽減されます。
非線形回帰は、数値最適化または検索手法です。 これは、線形回帰のような閉じた形式の計算ではありません。 開始時のすべての詳細が同一であり、同じアルゴリズムとその実装が使用されていない限り、結果が正確に一致するとは期待できません。
