予測プロファイラーの予測値が実際のデータと一致しませんこんにちは、
ばかげた質問をさせてください。
予測プロファイラーのY軸の値が実際のデータと一致しないことに気づきました。
実際のデータを使用して因子分析を実行し、予測プロファイラーを使用しました。
実際のデータと予測値を比較すると、値が異なります。
たとえば、100 gのA、50 gのB、および100 ugのC条件の実際のデータは5％です。 ただし、同じ条件の予測プロファイラーでは、値は20％です。
この場合、予測プロファイラーを分析して利用するにはどうすればよいですか？私の予測プロファイラーは信頼できますか？
例やスクリーンショットが不足していることをお詫びします。 データを共有することは許可されていません。
あけましておめでとう！
分析データ表DOERe：予測プロファイラーの予測値が実際のデータと一致しません予測プロファイラーは、フィッティングプラットフォームの1つにある現在のモデル、または列式として保存されたモデルのいずれかのモデルに基づいています。 「因子分析」とは、Fit Least Squaresフィッティングプラットフォームを使用し、そのプラットフォームで予測プロファイラーを開いたことを意味しますか？
あなたの答えが「はい」であると仮定すると、2つの考えがあります。
- 観測には統計誤差（個人）が含まれ、予測は期待される平均応答であるため、予測が観測値と一致することはめったにありません。
- 差が異常に大きいと思われる場合は、モデルにバイアスがかかっているか、パラメーターの推定値にバイアスがかかっている可能性があります。パーセント応答と連続因子A、B、およびCをモデル化していますか、それともそれらをカテゴリ因子として扱っていますか？ モデル化されていない応答に相互作用または非線形効果がありますか？
Re：予測プロファイラーの予測値が実際のデータと一致しませんはい、それはFit LeaseSquaresです。 混乱をお詫び申し上げます。
はい、A、B、およびCの連続因子の後の応答率（細胞の何パーセントが生きているか死んでいるか）を見ています。
薬の相乗効果はありますが、その効果が線形または非線形の相関関係であるかどうかはわかりません
フォローアップの質問があります
1.観測データを使用して予測プロファイラーを実行しても、予測プロファイラーは異なりますか？ （プロファイラーは非常に小さな機密間隔を示していますが、観測値は範囲外です）
2.このプロファイラーを修正する方法を知りたい。 その方法を教えていただけますか？
よろしく、
Re：予測プロファイラーの予測値が実際のデータと一致しませんFitModel起動ダイアログのLogit変換を応答に適用しようとする場合があります。 実際の数値データ値が0％から100％ではなく、0から1であることを確認してください。 0から1の値を入力してから、形式を変更して（[列]> [列情報]> [形式]> [パーセント]を選択）、0％から100％を表示できます。
ロジット関数は線形回帰を満足させるはずです（-infinity
Re：予測プロファイラーの予測値が実際のデータと一致しませんありがとう！ 私も別の変換を試みました。 奇妙なことに、逆数変換は、観測値に近い予測値を示します。
各方程式を確認しましたが、逆数は薬物毒性データには意味がありません。
これは、私の予測プロファイラーが将来の実験データに適用できないことを意味しますか？
今後の参考のために、変換列のJMPヘルプへのリンクを残します
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/?os=win&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/transform-columns.shtml
。
Re：予測プロファイラーの予測値が実際のデータと一致しません先ほどおっしゃったことをここでチャイムしたいと思います。 「実際のデータ」でプロファイラーを使用したかった。 明確にするために、それは実際には不可能です。 この簡単な例を考えてみてください。
X Y
10 90
10 94
20 70
20 74
X = 10の場合、プロファイラーはYのどの値にあるべきですか？ 論理的な選択は92ですが、これはモデルに基づく応答の期待平均です。 同様に、X = 15の場合のY値はどうなりますか？ モデルなしでそれを得る方法はありません。
したがって、非常に高いレベルでの適切な省略プロセスは、次のとおりです。
1）データを収集します（適切なデータが適切な方法で収集されるようにするために、これより前に多くのステップが必要です）。
2）モデルをデータに適合させます（モデルはステップ＃1と、ステップ1の前に説明したすべての仮定と問題に基づいています）、
3）モデルの適合性を評価します。 モデルがうまく適合しない場合は、正確ではないため、プロファイラーを使用しないでください。
4）モデルがうまく適合している場合は、プロファイラーを使用していくつかの予測を生成します。
5）****非常に重要なステップ*****モデルが将来のデータを予測していることを確認します。 モデルは、モデルの構築に使用されたデータに適合している可能性があります。ステップ3に基づいている必要があります。 しかし、それは将来の観測を予測するでしょうか？ 確認するまでわからない。 状況や状況に応じてこれを行うためのいくつかの可能なアプローチがありますが、それらは予測モデリングに関する多くの本でカバーされているトピックです。
