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GraphBuilder 및 / 또는 분석을 사용하여 비선형 회귀 플로팅 (스크립트 사용)

이 게시물은 이것과 비슷 , 그리고 거기에 댓글을 게시했지만 게시물이 2 년이 되었기 때문에 보이지 않을 수 있으며 솔루션을 내 방정식에 적용하는 데 문제가 있습니다.

 

아래 스크립트를 사용하여 데이터를 준비한 다음 정규화 된 형광을 Y 값으로 분석 옵션을 사용하고 모델 (공식) 열을 X 값 (축 반전)으로 사용하고 Well Position별로 비선형 회귀를 수행하고 있습니다. 그러나 이것은 한 번에 하나만 수행합니다. GraphBuilder를 사용하면 Smoother에서 수식을 사용할 수 없습니다. 모든 플롯을 하나의 그래프 또는 절대적으로 이상적인 유니콘 세계에서 한 번에 3 개의 웰 위치 (예 : B2-B4) 그래프로 표시하고 싶지만 비현실적으로 보입니다.

 

Data Table( "Melt Curve Raw Data" ) << New Column( "Normalized Fluorescence",
formula(
(:Fluorescence - Col Min( :Fluorescence, :Well Position )) / (
Col Max( :Fluorescence, :Well Position )
-Col Min( :Fluorescence, :Well Position ))
)
);

Data Table( "Melt Curve Raw Data" ) << New Column( "Model", Numeric, 
"Continuous", Format( "Best", 12 ), 
Formula(Parameter({m1 = -60, m2 = 0.2, m3 = -50, m4 = -0.3, m5 = 100000, m6 = 320}, 
((m1 + m2 * (:Temperature + 273)) + (m3 + m4 * (:Temperature + 273)) * Exp((-m5 / (1.987 * 
(:Temperature + 273))) * (1 - (:Temperature + 273) / m6))) / 
(1 + Exp((-m5 / (1.987 * (:Temperature + 273))) * (1 - (:Temperature + 273) / m6))))));

해석학데이터 테이블제도법스크립팅Re : GraphBuilder 및 / 또는 Analyze를 사용하여 비선형 회귀 플로팅 (스크립트 사용)

당신이 찾고있는 것을 정확히 말할 수 없습니다. 우연히이 차트 중 하나가 당신이 찾고있는 것을 보여 주나요, 아니면 한 번에 하나씩 만하는 차트의 스크린 샷을 게시 할 수 있습니까?Analyze를 사용했다고 말씀 하셨지만 해당 메뉴에서 어떤 옵션을 선택했는지 잘 모르겠습니다.

 

Graph Builder(
 Size( 671, 507 ),
 Show Control Panel( 0 ),
 Variables(
  X( :Model ),
  Y( :Normalized Fluorescence ),
  Overlay( :Well Position )
 ),
 Elements( Smoother( X, Y, Legend( 12 ) ), Points( X, Y, Legend( 13 ) ) ),
 Local Data Filter(
  Add Filter(
   columns( :Well Position ),
   Where( :Well Position == {"B2", "B3", "B4"} ),
   Display( :Well Position, N Items( 15 ), Find( Set Text( "" ) ) )
  )
 )
);

Graph Builder(
 Size( 671, 543 ),
 Show Control Panel( 0 ),
 Variables( X( :Model ), Y( :Normalized Fluorescence ), Wrap( :Well Position ) ),
 Elements( Points( X, Y, Legend( 9 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 11 ) ) ),
 Local Data Filter(
  Add Filter(
   columns( :Well Position ),
   Where( :Well Position == {"B2", "B3", "B4"} ),
   Display( :Well Position, N Items( 15 ), Find( Set Text( "" ) ) )
  )
 )
);

Graph Builder(
 Size( 1308, 384 ),
 Show Control Panel( 0 ),
 Variables(
  X( :Model ),
  Y( :Normalized Fluorescence ),
  Group X( :Well Position )
 ),
 Elements( Smoother( X, Y, Legend( 12 ) ) ),
 Local Data Filter(
  Add Filter(
   columns( :Well Position ),
   Where( :Well Position == {"B2", "B3", "B4"} ),
   Display( :Well Position, N Items( 15 ), Find( Set Text( "" ) ) )
  )
 )
);

Re : GraphBuilder 및 / 또는 Analyze를 사용하여 비선형 회귀 플로팅 (스크립트 사용)

와우 모두 굉장합니다. 내가 원래 찾고 있던 것은 오른쪽 상단 모서리에있는 다색 산점도 였지만, 당신이 만든 그래프와 스크립트에 완전히 깜짝 놀랐습니다.

 

분석 옵션을 사용할 때 필요한 값을 얻지 만 각 그래프는 별개입니다. "이동"을 클릭 한 다음 "신뢰 한도"를 클릭 한 후 결과와 함께 현재 사용중인 설정의 스크린 샷을 첨부했습니다.

 

또한 Well Position에 "by"대신 "group"을 사용하려고 할 때 표시되는 오류 메시지를 첨부했습니다.

Re : GraphBuilder 및 / 또는 Analyze를 사용하여 비선형 회귀 플로팅 (스크립트 사용)

비선형 실행 대화 상자는 상황을 지나치게 단순화합니다. 그룹 변수가 매개 변수에 미치는 영향을 나타내려면 사용자 지정 모델에 더 많은 작업을 수행해야합니다. 모델에는 공통 매개 변수 만 포함됩니다. 고유 한 매개 변수는 Group 변수의 수준에 따라 다릅니다.

 

참조하십시오 이 페이지 하단의 메모입니다.

 

JMP Pro가 있습니까? Functional Data Explorer를 사용해 보셨습니까?

Re : GraphBuilder 및 / 또는 Analyze를 사용하여 비선형 회귀 플로팅 (스크립트 사용)

마크 안녕!

 

응답 해 주셔서 감사합니다.예, JMP Pro를 가지고 있지만 Functional Data Explorer를 사용해 보지 않았습니다. 오늘 읽어 보도록하겠습니다. 제안 해 주셔서 감사합니다.

 

"범주로 확장"확인란 사용에 대해 링크 한 단락을 확인했습니다. 나는 이것을 7 번째 매개 변수로 추가했고, 분석 페이지에서 모든 것을 하나의 플롯에 그래프로 표시했지만 (좋습니다!), 한 줄에 대한 값만 제공했습니다. 범주로 확장 옵션을 잘못 사용 했습니까? 원래 6 개 매개 변수 중 하나에 추가해야합니까?

 

 

Re: GraphBuilder 및/또는 Analyze(스크립트 사용)를 사용하여 비선형 회귀 플로팅

이 기능을 올바르게 사용하지 않았습니다. 도움말의 단락은 정확하지만 약간 모호할 수 있습니다. 단계별로 올바른 방법이 있습니다. 나는 Big Class를 사용하여 :weight 대 :height에 대한 간단한 지수 모델에 맞추기 위해 :age를 그룹화 변수(:weight = A*Exp( B*height ) )로 사용하고 있습니다.

 

모델에 대한 새 데이터 열을 추가합니다. 데이터 열에 모델에 대한 수식을 추가합니다. 매개변수를 정의합니다.

 

 

확인을 클릭하고 그룹화 변수를 선택합니다.

 

 

모든 곡선에 공통적이지 않은 다른 매개변수에 대해 이 단계를 반복합니다. 모델을 구축합니다. 필요에 따라 매개변수를 선택합니다. 다음은 그룹화된 지수 모델입니다.

 

 

수식을 저장하고 Nonlinear를 시작합니다.

 

 

확인을 클릭하여 피팅을 시작합니다.

 

 

하지만 모델의 매개변수화로 인해 추정치 간에 높은 상관관계가 발생할 수 있습니다. 이 상관 관계는 특히 그룹 수가 주어진 경우 그룹화 변수를 도입함으로써 악화될 것입니다. 따라서 대안은 원래 모델을 사용하고 By 역할에서 곡선 ID를 사용하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 각 곡선을 자체적으로 맞출 수 있습니다.

 

반면에 이 모델에 얽매이지 않는다면 FDE는 다른 방법입니다. 기본 함수의 확장을 사용하여 데이터를 모델링합니다. 이들은 일반 보간기입니다.