4PL 적합 실패4PL을 사용하여 데이터를 맞추려고 할 때 이상한 관찰의 바닥을 찾으려고합니다. 요컨대, 데이터를 맞추면 평평한 선으로 끝납니다.
다음 중 하나를 수행하면 더 적절하게 보이는 것으로 끝나고 숫자 자체에 대한 다른 사소한 변경도이 버그를 수정할 수 있습니다.
- 0.08을 0.0800000001로 변경
- 26042를 26043으로 변경
- 데이터가 테이블 내에있는 방식을 뒤집습니다 (정확한 숫자이기 때문에 나에게 가장 이상한 것).
결과는 다음과 같습니다.
이것이이 데이터 세트에 사용하기에 올바른지 여부에 관계없이이 이상한 동작을 보는 것은 이상합니다. 버그 / 글리치 이외의 다른 설명이 있고 누군가가 설명 할 수 있다면 그것은 놀랍습니다!
해석학데이터 테이블Re : 4PL 적합 실패안녕,
참으로 흥미로운 발견입니다. 그 원인이 데이터가 거의 완벽하게 선형 회귀에 적합하여 JMP가 4PL 적합의 변곡점을 추정 할 공간을 남기지 않는 것처럼 보인다는 사실과 관련이 있는지 궁금합니다. 단지 생각이지만 여기에 명확한 해결책은 없습니다.
베스트,
TSRe : 4PL 적합 실패답장을 보내 주셔서 감사합니다. 나는 데이터가 표준 선형 회귀와 매우 잘 맞는다는 데 전적으로 동의하며, 이에 맞는 더 완전한 데이터 세트가 있으면 팝업되지 않을 가능성이 있습니다 (손가락 교차!). 숫자 자체의 작은 변경이나 테이블 내의 데이터 방향으로 인해 JMP가 4PL에 맞을 수 있기 때문에 더 혼란 스러웠습니다. 기이함에 추가 할 몇 가지 다른 참고 사항 :
- 5 PL 적합은 4PL 적합에 대해 작동하지 않는 방향의 데이터와 잘 작동합니다.
- 단순히 10 개의 행을 갖도록 데이터를 복제하고 각 항목에 대해 N = 2 개의 중복 행을 사용하면 4PL 적합이 작동합니다.
Re : 4PL 적합 실패소중한 뿡 빵뀨 , 나는 행동이 정확하지 않다는 데 동의합니다. 아마도 첫 번째 데이터 세트와 함께 해당 알고리즘에 약간의 특이점이있을 수 있습니다. JMP 지원에 예제를 보낼 수 있습니다. support@jmp.com .
그러나 정확한 예제 데이터의 경우 로지스틱 4P가 최상의 모델이 아니라는 점을 인식하십시오.
아래의 예에서는 곡선이 일반적으로 어떻게 보이는지 그림을 얻기 위해 수동 맞춤 Logistic 4P (비선형 플랫폼)를 사용했습니다. 모델 선택은 항상 중요합니다.
