Fallo de ajuste 4PLEstoy tratando de llegar al fondo de una observación extraña cuando trato de ajustar los datos usando un 4PL. En resumen, cuando encajo mis datos termino con una línea plana:
Si hago algo de lo siguiente, termino con un ajuste de apariencia más apropiado, y estoy seguro de que otros cambios menores en los números también pueden corregir este error:
- Cambiar 0.08 a 0.0800000001
- Cambiar 26042 por 26043
- Invertir la forma en que están los datos dentro de la tabla (la más extraña para mí porque son los mismos números exactos)
Aquí está el ajuste resultante:
Independientemente de si este es el ajuste correcto para usar para este conjunto de datos, es extraño ver este comportamiento extraño. Si hay otra explicación que no sea un error / falla y alguien puede explicar, ¡sería increíble!
AnalíticaTabla de datosRe: falla de ajuste 4PLHola,
De hecho, es un hallazgo intrigante. Me pregunto si la causa de esto está relacionada con el hecho de que sus datos parecen encajar casi perfectamente en una regresión lineal, sin dejar espacio para que JMP estime el punto de inflexión en su ajuste 4PL. Solo un pensamiento, pero no una solución obvia aquí.
Mejor,
TSRe: falla de ajuste 4PLGracias por la respuesta. Estoy completamente de acuerdo en que los datos se ajustan muy bien con una regresión lineal estándar, y es probable que cuando tengamos un conjunto de datos más completo que se ajuste, esto no aparecerá (¡crucemos los dedos!). Fue más desconcertante debido a los pequeños cambios en los números mismos o la orientación de los datos dentro de la tabla, lo que resultó en que JMP pudiera ajustarse al 4PL. Algunas otras notas para agregar a la rareza:
- un ajuste 5 PL funciona bien con los datos en la orientación que no funciona para el ajuste 4PL
- La duplicación de los datos para tener simplemente 10 filas, N = 2 filas duplicadas para cada entrada, también da como resultado que el ajuste 4PL funcione.
Re: falla de ajuste 4PLEstimado @P_Desmond Estoy de acuerdo en que el comportamiento no es correcto, tal vez haya alguna singularidad en ese algoritmo con su primer conjunto de datos. Puede enviar su ejemplo al soporte de JMP support@jmp.com .
Pero tenga en cuenta que, precisamente por sus datos de ejemplo, logistic 4P no es el mejor modelo.
En ese ejemplo a continuación, utilicé el ajuste manual Logistic 4P (plataforma no lineal) para tener una imagen de cómo se ve normalmente la curva. La elección del modelo siempre es fundamental.
