Échec d'ajustement 4PLJ'essaie d'aller au fond d'une observation étrange en essayant d'ajuster des données à l'aide d'un 4PL. En bref, lorsque j'adapte mes données, je me retrouve avec une ligne plate:
Si je fais l'une des choses suivantes, je me retrouve avec un ajustement plus approprié, et je suis sûr que d'autres modifications mineures des numéros eux-mêmes peuvent également corriger ce bogue:
- Remplacez 0,08 par 0,0800000001
- Changer 26042 en 26043
- Inversez la façon dont les données sont dans le tableau (le plus étrange pour moi car ce sont les mêmes nombres exacts)
Voici l'ajustement résultant:
Indépendamment du fait que ce soit le bon ajustement à utiliser pour cet ensemble de données, il est étrange de voir ce comportement étrange. S'il y a une autre explication autre qu'un bug / problème et que quelqu'un peut l'expliquer, ce serait incroyable!
AnalytiqueTableau de donnéesRe: Échec d'ajustement 4PLSalut,
C'est en effet une découverte intéressante. Je me demande si la cause de cela est liée au fait que vos données semblent correspondre presque parfaitement à une régression linéaire, ne laissant aucun espace à JMP pour estimer le point d'inflexion dans votre ajustement 4PL. Juste une pensée mais pas de solution évidente ici.
Meilleur,
TSRe: Échec d'ajustement 4PLMerci pour la réponse. Je suis tout à fait d'accord que les données sont très bien adaptées à une régression linéaire standard, et il y a de fortes chances que lorsque nous avons un ensemble de données plus complet pour s'adapter, cela n'apparaîtra pas (croiser les doigts!). C'était plus déroutant en raison des petits changements apportés aux nombres eux-mêmes ou à l'orientation des données dans le tableau, ce qui permettait à JMP de s'adapter au 4PL. Quelques autres notes à ajouter à l'étrangeté:
- un ajustement 5 PL fonctionne bien avec les données dans l'orientation qui ne fonctionne pas pour l'ajustement 4PL
- La duplication des données de manière à avoir simplement 10 lignes, N = 2 lignes en double pour chaque entrée, entraîne également le fonctionnement de l'ajustement 4PL.
Re: Échec d'ajustement 4PLchère @P_Desmond , Je suis d'accord, que le comportement n'est pas correct, il y a peut-être une singularité dans cet algorithme avec votre premier ensemble de données. Vous pouvez envoyer votre exemple au support JMP support@jmp.com .
Mais sachez que pour vos données d'exemple, le 4P logistique n'est pas le meilleur modèle.
Dans cet exemple ci-dessous, j'ai utilisé l'ajustement manuel Logistic 4P (plate-forme non linéaire), pour avoir une image de ce à quoi ressemble généralement la courbe. Le choix du modèle est toujours crucial.
