同组内不同终点的剂量反应曲线比较下午好，
我有一个数据集，其中一组已暴露于不同剂量的化合物，并测量了两个不同的感兴趣端点（均为二元响应）（数据表如下，附有数据集的 .jmp 文件）。我对每种药物进行了单独的剂量反应分析，以估计 ED50（使用 GLM 进行对数概率拟合）。我还想比较剂量反应曲线，但不确定实现这一点的最佳方法，因为两个终点位于同一人群中。任何指导将不胜感激。
高级统计建模数据混合和清理数据探索和可视化大规模定制质量和工艺工程回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较最终，比较逆预测是我感兴趣的，但我也想知道如何比较曲线。您之前的回复在这方面很有帮助。
回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较说到底，我还是很困惑。 我之前的答案是关于比较曲线（即模型），但您想知道逆预测（例如 ED50）是否不同
回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较好的，感谢您澄清您的需求。
我认为最简单的方法是引入曲线变量并将其与模型中的其他项交叉。 例如，如果我的模型的线性预测变量是 B0 + B1 + B1^2，我会将其扩展为以下形式：B0 + Curve + B1 + B1^2 + Curve*B1 + Curve*B1^s。 效果测试将告诉您估计值是否取决于曲线。 如果新项的估计不显着，则曲线中不存在这种差异。
回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较你好，
对困惑感到抱歉。我并不是指两种单独的模型类型 - 我想使用对数概率来拟合每种响应类型的剂量响应数据。
我想知道的是，两个反应的剂量反应拟合是否彼此不同 - 即第一个反应的 ED50 是否低于另一个反应的 ED50？我考虑过将响应作为虚拟变量，但不确定这是否正确，因为响应在同一群体中配对。
非常感谢。
回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较我仍然很困惑，因为您的示例包含多个响应，但只有一种类型的模型（带有 Probit 链接函数的二进制 GLM）。
比较模型的一种方法是形成术语层次结构，然后测试该层次结构中的子模型，然后评估模型性能的整体变化或单个术语的重要性。 例如，评估药物的线性降解可能会假设效力模型=截距+批次+时间+批次*时间+误差。 该模型是分层的。 如果批量*时间项被认为不重要，则可以将其删除以建立更好的模型，并且不需要依赖于批量的斜率。
另一种方法是使用模型选择标准，例如 AICc 进行比较（越小越好）。 不过，这并不是一个用于推断的统计数据。 假设所有模型都使用相同的 Y，但模型可能有所不同（线性回归、分区、神经网络等）。
回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较你好，
回复较晚，抱歉。一般来说，我想知道是否可以从统计学上说不同的剂量反应模型是否最能描述数据。如果不同的模型最适合描述数据，我希望能够比较特定参数，例如 ED50 和可能的斜率。
感谢您的帮助。
回复：同一组内不同终点的剂量反应曲线比较什么是“还想比较剂量反应曲线“对你来说意味着什么？ 你会以什么方式比较它们？ 要比较曲线的哪一方面？
