4PL Fit FehlerIch versuche, einer merkwürdigen Beobachtung auf den Grund zu gehen, wenn ich versuche, Daten mit einem 4PL anzupassen. Kurz gesagt, wenn ich meine Daten anpasse, erhalte ich eine flache Linie:
Wenn ich eine der folgenden Aktionen ausführe, sehe ich am Ende besser aus, und ich bin sicher, dass andere geringfügige Änderungen an den Zahlen selbst diesen Fehler ebenfalls beheben können:
- Ändern Sie 0,08 in 0,0800000001
- Ändern Sie 26042 in 26043
- Kehren Sie die Art und Weise um, in der sich die Daten in der Tabelle befinden (für mich am seltsamsten, da es sich um genau dieselben Zahlen handelt).
Hier ist die resultierende Passform:
Unabhängig davon, ob dies die richtige Anpassung für diesen Datensatz ist, ist es seltsam, dieses seltsame Verhalten zu sehen. Wenn es eine andere Erklärung als einen Fehler gibt und jemand erklären kann, wäre das erstaunlich!
AnalytikDatentabelleBetreff: 4PL Fit FehlerHallo,
Es ist in der Tat ein faszinierender Befund. Ich frage mich, ob die Ursache dafür in der Tatsache liegt, dass Ihre Daten fast perfekt zu einer linearen Regression passen und JMP keinen Platz lässt, um den Wendepunkt in Ihrer 4PL-Anpassung zu schätzen. Nur ein Gedanke, aber keine offensichtliche Lösung.
Beste,
TSBetreff: 4PL Fit FehlerDanke für die Antwort. Ich stimme voll und ganz zu, dass die Daten sehr gut mit einer standardmäßigen linearen Regression übereinstimmen, und wenn wir einen vollständigeren Datensatz haben, der passt, wird dies nicht angezeigt (Daumen drücken!). Es war rätselhafter aufgrund der kleinen Änderungen an den Zahlen selbst oder der Ausrichtung der Daten in der Tabelle, die dazu führten, dass JMP in die 4PL passen konnte. Ein paar andere Anmerkungen zur Verrücktheit:
- Eine 5-PL-Anpassung funktioniert gut mit den Daten in der Ausrichtung, die für die 4PL-Anpassung nicht funktioniert
- Das Duplizieren der Daten, um einfach 10 Zeilen zu haben, N = 2 doppelte Zeilen für jeden Eintrag, führt auch dazu, dass die 4PL-Anpassung funktioniert.
Betreff: 4PL Fit Fehlersehr geehrter @P_Desmond Ich stimme zu, dass das Verhalten nicht korrekt ist. Vielleicht weist dieser Algorithmus mit Ihrem ersten Datensatz eine gewisse Singularität auf. Sie können Ihr Beispiel an den JMP-Support senden support@jmp.com .
Beachten Sie jedoch, dass logistic 4P für genau Ihre Beispieldaten nicht das beste Modell ist.
In diesem Beispiel unten habe ich die manuelle Anpassung Logistic 4P (nichtlineare Plattform) verwendet, um ein Bild zu erhalten, wie die Kurve normalerweise aussieht. Die Wahl des Modells ist immer entscheidend.
