Wie kann ich testen, ob zwei angepasste nichtlineare Kurven statistisch unterschiedlich sind?Hallo,
Kann mir jemand dabei helfen?
Ich habe Experimente durchgeführt, um ein bestimmtes Merkmal (offene Porosität) in 3 verschiedenen Richtungen in 21 kleinen Bänden zu bestimmen.
Ich hatte also 21 Volumina und jedes Volumen ergab 3 Werte, dh das Dreifache eines offenen Porositätswerts.
Ich habe nichtlineare Kurven durch die Daten angepasst und möchte nun wissen, ob sie sich erheblich voneinander unterscheiden.
Ist dies in JMP möglich?
Hier habe ich das Modell y = a * x ^ b angepasst, JMP hat mir die bestmögliche Schätzung der Modellparameter (a und b) gegeben. Messungen werden hier nicht angezeigt, dies sind nur die angepassten nichtlinearen Kurven in den 3 Richtungen.
Hier habe ich wieder 3 Kurven angepasst, aber bei einem anderen Modell gab es nur einen Modellparameter, der angepasst werden musste.
Ich weiß, dass die Kurven ziemlich ähnlich sind und dass sie sich wahrscheinlich nicht wesentlich unterscheiden werden, aber ich muss sie zu 100% sicher kennen sowie die Strategie, um zu testen, ob sie statistisch unterschiedlich sind oder nicht
Danke im Voraus!
AnalytikGrafikBetreff: Wie kann ich testen, ob zwei angepasste nichtlineare Kurven statistisch unterschiedlich sind?Hallo,
Wenn Sie die Plattform "Fit Curve" (nichtlineare Standardmodelle) verwenden, gibt es für jedes Modell, das Sie angepasst haben, die Optionen "Testparallelität", "Parameterschätzungen vergleichen" und "Äquivalenztest".
Wenn Sie die nichtlineare Plattform (nichtlineare Kundenmodelle) verwenden, besteht die Möglichkeit, Konfidenzintervalle für Parameterschätzungen zu berechnen. Nicht überlappende Konfidenzintervalle können als Indikator für die statistische Signifikanz verwendet werden.
Weitere Informationen finden Sie in der Hilfedokumentation zu diesen Plattformen.
Grüße,
PhilBetreff: Wie kann ich testen, ob zwei angepasste nichtlineare Kurven statistisch unterschiedlich sind?Hallo Phil,
Danke für deine Antwort!
Ich habe die nichtlineare Plattform verwendet (Analysieren> Spezialisierte Modellierung> Nicht-Lineair). Gibt es jedoch Tests, die ich anwenden kann, um zu überprüfen, ob sie sich erheblich unterscheiden oder nicht?
Oder können nur Konfidenzintervalle für Parameterschätzungen verwendet werden, um dies zu testen?
Grüße,
VinceL
Betreff: Wie kann ich testen, ob zwei angepasste nichtlineare Kurven statistisch unterschiedlich sind?Mir ist kein anderes Merkmal zum Testen der statistischen Signifikanz bekannt. Abgesehen von denen, die ich in der Fit Curve-Plattform erwähnt habe.
Sie können sehen, ob es möglich ist, Ihre Modelle mit Fit Curve anzupassen. Sie können sich auch die statistischen Details für die Tests in Fit Curve ansehen und versuchen, sie auf Ihre Ergebnisse aus Nonlinear anzuwenden.
Gibt es ein Problem bei der Verwendung der Konfidenzintervalle zum Testen auf statistische Signifikanzunterschiede?
Betreff: Wie kann ich testen, ob zwei angepasste nichtlineare Kurven statistisch unterschiedlich sind?Kurvenähnlichkeit ist ein kompliziertes Thema und hängt davon ab, was Ihr Ziel ist:
- Möchten Sie daraus schließen, dass die angepassten Kurven selbst statistisch ähnlich sind?
- Haben die Parameterschätzungen im Modell eine physikalische Bedeutung und können Sie Ähnlichkeit nachweisen, indem Sie sich auf die Parameterschätzungen konzentrieren?Wenn ja, dann nähert sich das Konfidenzintervall dem an @phil_kay Erwähnungen könnten verwendet werden.In nichtlinearen Modellen sind die Parameterschätzungen jedoch tendenziell korreliert, was statistisch zu einigen Komplikationen führt.
- Ist die Kurve selbst wichtig oder geht es eher um die Ähnlichkeit des Profils der Daten für jede Bedingung?Wenn die Daten in der X-Variablen ausgerichtet sind, können Sie nur die Verteilungsunterschiede zwischen den Y-Werten für jede Bedingung betrachten.
Für Ihr spezielles Problem besteht ein einfacherer Ansatz darin, das Modell zu linearisieren, indem das Protokoll beider Seiten der Gleichung erstellt wird, dh dieses Modell angepasst wird
Log (Y) = A + B Log (X)
A = log (a) und B = log (b) in Ihrem nichtlinearen Modell.
Anschließend können Sie eine sehr standardmäßige Analyse der Kovarianz verwenden, um die Steigungen und Abschnitte der Log-Log-Modelle zu vergleichen (siehe beigefügtes Beispiel).
Betreff: Wie kann ich testen, ob zwei angepasste nichtlineare Kurven statistisch unterschiedlich sind?Zusätzlich zu allem, was beigetragen hat von @phil_kay und @MathStatChem , geben Sie an, dass Sie "...100% sicher" benötigen. Meine Frage ist 100% sicher, "was"? Alle Signifikanztests zwingen den Entscheidungsträger, eine Teststatistik und einen kritischen Wert für die Statistik auszuwählen, um "statistische Signifikanz" zu deklarieren. Die Auswahl dieses kritischen Wertes liegt ganz im Ermessen des Entscheidungsträgers ... eröffnet aber auch die Diskussion über Fehler vom Typ I und Typ II. Was es unmöglich macht, bei Aussagen über die "Signifikanz" von Parameterschätzungen 100% sicher zu sein.
