预测刻画器预测值与实际数据不匹配你好，
请允许我问一个愚蠢的问题。
我刚刚意识到预测刻画器 Y 轴值与实际数据不匹配。
我用实际数据进行了因子分析，并使用了预测刻画器。
当我将实际数据与预测值进行比较时，结果是不同的。
例如，我有 100 克 A、50 克 B 和 100 微克 C 条件下的实际数据 5%。 然而，在具有相同条件的预测刻画器上，该值为 20%。
在这种情况下，我如何分析和利用预测刻画器？我的预测分析器可靠吗？
对于缺少示例或屏幕截图，我深表歉意。 我不允许分享我的数据。
新年快乐！
数据探索和可视化质量和工艺工程回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配在我看来，您正在寻找数据的散点图。 具有许多因素/自变量的复杂系统自然需要更复杂的分析。 对于多个变化因素，简单的散点图可能会隐藏影响。
这是另一个简单的例子：
X1 X2 Y
10 1 80
10 2 90
20 1 90
20 2 80
该数据图显示 X1 没有影响：
但这是天真的。 如果我根据 X2 对点进行着色，我会得到一张非常不同的图片（这是一种让您了解“Fit Y by X”如何显示协同效应的方法 - 您可以使用“Fit Y by X”中的“分组依据”选项来获得一个额外的结果）多变的）：
X1确实有作用，只是要看X2的值是多少才能看到。 但如果您有三个因素（例如 X3）怎么办？ 点的颜色会变得更加复杂，使关系变得难以看出。
仅仅绘制数据是不行的。 您需要切换到建模方法。
甚至您对我的第一个示例的评论，即希望分析器在 X=10 或更宽的置信区间时表示响应为 90-94（顺便问一下，您实际上会预测什么？）。 这些置信区间基于模型。 使用建模思维将使图表更加清晰（分析器给出实际预测）。 模型自然会扩展到更复杂的情况和更大的数据集，而原始数据的图表无法做到（或至少做得不好）。 这些模型将量化协同效应有多大，并提供一种方法来测试协同效应是否显着或大于数据中的随机误差。 好的模型可以让您探索“假设”场景，而无需在实验室中不断进行更多测试。
我建议使用模型图而不是仅使用原始数据图的建模方法。 这些模型将使您更深入地了解数据所告诉您的内容。 致力于改进模型，而不是寻找不同的方式来“绘制数据图表”。 如果模型没有告诉你太多信息，那么数据可能也没什么可说的。 您可以在此处考虑一些问题，例如可能没有正确考虑测量误差，或者您的因素范围不够宽，无法证明可变效应。 祝您在数据洞察之旅中好运！
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配您必须使用具有 A、B 和 A*B 项的模型才能估计和测试因素 A 和 B 的影响。 您不能将此类模型与“Fit Y by X”对话框启动的四个平台中的任何一个一起使用。 您必须使用“拟合模型”对话框来启动可用的拟合个性之一以及包含交互项的线性预测器。
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配谢谢你给我的建议！ 我更明白了。
我期望预测分析器有实际的数据点，例如：
XY
10 90
10 94
20 70
20 74
然后在预测刻画器上，如果我将 X 设置为 10，则 Y 将在 90-94 的范围内，或者其机密区间可能会更宽。
但当我输入实际数据点时，Y 值与观测值偏差很大。 我做了两个实验，在范围内有更多数据点（X 和 Y）（例如：X；10、12、14、16,18 和 20），但预测值仍然与观测值相差甚远。
我的实验数据是研究细胞存活对多种药物协同作用的反应。
我希望我能使用 Fit Y by X。 我认为这会是最好的。
有没有办法可以使用“Fit Y by X”来计算多个 X 并分析协同效应？
问候，
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配我想在这里插话一下你之前提到的一些事情。 您想要对“实际数据”使用分析器。 需要明确的是，这实际上是不可能的。 想想这个简单的例子：
XY
10 90
10 94
20 70
20 74
当 X=10 时，分析器应采用什么 Y 值？ 逻辑选择是 92，但这是基于模型的响应的预期平均值。 同样，当 X=15 时，Y 值应该是多少？ 没有模型就无法实现这一点。
因此，在非常高的层面上，正确的简化流程是：
1) 收集您的数据（在此之前应该执行许多步骤，以确保以正确的方式收集正确的数据等）。
2) 根据您的数据建立模型（该模型将基于步骤 #1 以及步骤 1 之前讨论的所有假设和问题），
3) 评估模型的拟合度。 如果模型拟合得不好，则不应使用分析器，因为它不准确。
4) 如果模型拟合得很好，请使用分析器生成一些预测。
5) **** 非常重要的步骤 ***** 验证模型正在预测未来数据。 您的模型可能适合用于构建模型的数据——它应该基于步骤 #3。 但它能预测未来的观测结果吗？ 不知道，等你验证了再说。 根据具体情况和环境，有几种可能的方法可以实现此目的，但这些主题将在许多有关预测建模的书籍中涵盖。
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配谢谢你！ 我也尝试了不同的转变。 奇怪的是，倒数变换显示的预测值接近观测值。
我检查了每个方程，但倒数对药物毒性数据没有意义。
这是否意味着我的预测刻画器将不适用于未来的实验数据？
我保留了转换列的 JMP 帮助链接以供将来参考
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/?os=win&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/transform-columns.shtml
。
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配您可以尝试将“拟合模型”启动对话框中的 Logit 变换应用于响应。 确保实际数值数据值为 0 到 1，而不是 0% 到 100%。 您可以输入 0 到 1 的值，然后更改格式（选择列 > 列信息 > 格式 > 百分比）以查看 0% 到 100%。
Logit 函数应该使线性回归满意（它假设 -无穷大 < Y < 无穷大），但反向变换将限制为 0 到 1。
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配是的，这就是 Fit Lease Square。 对于造成的混乱，我深表歉意。
是的，我正在查看 A、B 和 C 的连续因子后的响应百分比（无论细胞的百分比是活的还是死的）。
药物之间存在协同效应，但我们不知道这种效应是线性相关还是非线性相关
我有后续问题
1. 即使我用观察到的数据进行预测刻画器，预测刻画器也会有所不同吗？ （分析器显示的机密区间非常小，但观察到的值超出了范围）
2. 我想知道如何修复此分析器。 你能告诉我该怎么做吗？
问候，
回复：预测刻画器预测值与实际数据不匹配预测刻画器基于模型，可以是拟合平台之一中的当前模型，也可以是保存为列公式的模型。 您所说的“因子分析”是指您使用了“拟合最小二乘法”拟合平台并在该平台中打开了预测刻画器吗？
假设您的答案是“是”，那么有两个想法：
- 预测很少与观测值匹配，因为观测包含统计误差（个体），而预测是预期的平均响应。
- 如果差异看起来异常大，那么您的模型可能有偏差，或者参数的估计有偏差。您是对百分比响应与连续因素 A、B 和 C 进行建模，还是将它们视为分类因素？ 未建模的响应是否存在交互作用或非线性效应？
