同組內不同終點的劑量反應曲線比較午安,
我有一個數據集，其中一組已暴露於不同劑量的化合物，並測量了兩個不同的興趣端點（均為二元響應）（數據表如下，附有數據集的 .jmp 文件）。我對每種藥物進行了單獨的劑量反應分析，以估計 ED50（使用 GLM 進行對數機率擬合）。我還想比較劑量反應曲線，但不確定實現這一點的最佳方法，因為兩個終點位於同一群體中。任何指導將不勝感激。
進階統計建模資料混合與清理數據探索和視覺化大規模客製化品質和工藝工程回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較最終，比較逆預測是我感興趣的，但我也想知道如何比較曲線。您之前的回覆在這方面很有幫助。
回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較說到底，我還是很困惑。 我之前的答案是關於比較曲線（即模型），但您想知道逆預測（例如 ED50）是否不同
回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較好的，感謝您澄清您的需求。
我認為最簡單的方法是引入曲線變數並將其與模型中的其他項交叉。 例如，如果我的模型的線性預測變數是 B0 + B1 + B1^2，我會將其擴展為以下形式：B0 + Curve + B1 + B1^2 + Curve*B1 + Curve*B1^s。 效果測試將告訴您估計值是否取決於曲線。 如果新項的估計不顯著，則曲線中不存在這種差異。
回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較你好，
對困惑感到抱歉。我並不是指兩種單獨的模型類型 - 我想使用對數機率來擬合每種反應類型的劑量反應資料。
我想知道的是，兩個反應的劑量反應擬合是否彼此不同 - 即第一個反應的 ED50 是否低於另一個反應的 ED50？我考慮過將響應作為虛擬變量，但不確定這是否正確，因為響應在同一群體中配對。
非常感謝。
回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較我仍然很困惑，因為您的範例包含多個回應，但只有一種類型的模型（帶有 Probit 連結函數的二進位 GLM）。
比較模型的一種方法是形成術語層次結構，然後測試該層次結構中的子模型，然後評估模型表現的整體變化或單一術語的重要性。 例如，評估藥物的線性降解可能會假設效力模型=截距+批次+時間+批次*時間+誤差。 該模型是分層的。 如果批次*時間項被認為不重要，則可以將其刪除以建立更好的模型，並且不需要依賴批次的斜率。
另一種方法是使用模型選擇標準，例如 AICc 進行比較（越小越好）。 不過，這並不是用來推斷的統計數據。 假設所有模型都使用相同的 Y，但模型可能有所不同（線性迴歸、分區、神經網路等）。
回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較你好，
回覆較晚，抱歉。一般來說，我想知道是否可以從統計學上說不同的劑量反應模型是否最能描述數據。如果不同的模型最適合描述數據，我希望能夠比較特定參數，例如 ED50 和可能的斜率。
感謝您的協助。
回覆：同一組內不同終點的劑量反應曲線比較什麼是“還想比較劑量反應曲線「對你來說意味著什麼？ 你會以什麼方式比較它們？ 要比較曲線的哪一方面？
