I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviCiao,
Per favore, permettimi di fare una domanda stupida.
Mi sono appena reso conto che i valori dell'asse Y del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettivi.
Ho eseguito l'analisi fattoriale con dati reali e ho avuto profiler di previsione.
Quando ho confrontato i dati effettivi con i valori di previsione, i valori sono diversi.
Ad esempio, ho dati effettivi del 5% per 100 g di A, 50 g di B e 100 ug di C condizione. Tuttavia, sui profiler di previsione con la stessa condizione, il valore è del 20%.
In questo caso come posso analizzare e utilizzare i profiler di previsione? e i miei profiler di previsione sono affidabili?
Mi scuso per la mancanza di esempi o schermate. Non sono autorizzato a condividere i miei dati.
Buon Anno!
Esplorazione e visualizzazione dei datiQualità e ingegneria di processoRe: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviMi sembra che tu stia cercando grafici a dispersione dei tuoi dati. I sistemi complicati con molti fattori/variabili indipendenti richiederanno naturalmente un'analisi più sofisticata. Con più fattori di cambiamento, un semplice grafico a dispersione può nascondere gli effetti.
Ecco un altro semplice esempio:
X1 X2 Y
10180
10 2 90
20 1 90
20 2 80
Un grafico di questi dati mostra che X1 non ha alcun impatto:
Ma questo è ingenuo. Se colore i punti in base a X2, ottengo un'immagine molto diversa (che è un modo per vedere come Adatta Y per X può mostrare sinergie: puoi usare l'opzione Raggruppa per in Adatta Y per X per ottenere un ulteriore variabile):
X1 ha un effetto, dipende solo dal valore di X2 per vederlo. Ma cosa succede se hai TRE fattori (ad esempio, un X3)? La colorazione dei punti diventerà più complessa e renderà le relazioni difficili da vedere.
Il solo tracciare i dati non funzionerà. Devi passare a un approccio di modellazione.
Anche il tuo commento sul mio primissimo esempio di volere che il profiler dica che la risposta è 90-94 (a proposito, cosa prevedi effettivamente?) Quando X = 10 o forse più ampia in base agli intervalli di confidenza. Questi intervalli di confidenza sono basati su un modello. Lavorare con una mentalità di modellazione renderà i grafici molto più chiari (il profiler fornisce una previsione reale). I modelli si estendono naturalmente a situazioni più complicate e set di dati più grandi che i grafici dei dati grezzi non possono fare (o almeno non fanno bene). I modelli QUANTIFICERANNO quanto sono grandi gli effetti sinergici e forniranno un metodo per TESTARE se sono significativi o maggiori dell'errore casuale nei dati. I buoni modelli ti consentono di esplorare gli scenari "what if" senza dover eseguire costantemente ulteriori test in laboratorio.
Raccomando l'approccio di modellazione con grafici del modello piuttosto che grafici dei soli dati grezzi. I modelli ti forniranno maggiori informazioni su ciò che i dati ti dicono. Lavora per migliorare il tuo modello piuttosto che cercare un modo diverso per "rappresentare graficamente i dati". Se i modelli non ti dicono molto, allora i dati potrebbero non avere molto da dire. È qui che puoi considerare cose come forse l'errore di misurazione non è stato tenuto in considerazione correttamente o gli intervalli dei tuoi fattori non erano abbastanza ampi da dimostrare gli effetti variabili. Buona fortuna per il tuo viaggio per ottenere alcune intuizioni nei tuoi dati!
Re: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviÈ necessario utilizzare un modello con i termini A, B e A*B per stimare e testare gli effetti dei fattori A e B. Non è possibile utilizzare un modello di questo tipo con nessuna delle quattro piattaforme lanciate dalla finestra di dialogo Adatta Y per X. È necessario utilizzare la finestra di dialogo Stima modello per avviare una delle personalità di adattamento disponibili con il predittore lineare che include il termine per l'interazione.
Re: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviGrazie per avermi avvisato! ho capito meglio.
Mi aspettavo che i profiler di previsione avessero punti dati effettivi, ad esempio:
X Y
10 90
10 94
20 70
20 74
Quindi sui profiler di previsione, se imposto X su 10, Y sarebbe compreso nell'intervallo 90-94 o potrebbe essere più ampio con i suoi intervalli confidenziali.
Ma quando ho digitato il punto dati effettivo, i valori Y sono molto deviati dai valori osservati. Ho eseguito due esperimenti per avere più punti dati (X e Y) all'interno dell'intervallo (ad esempio: X; 10, 12, 14, 16,18 e 20) ma i valori di previsione sono ancora molto lontani dai valori osservati .
I dati del mio esperimento stanno esaminando la sopravvivenza cellulare in risposta agli effetti sinergici di più farmaci.
Vorrei poter usare Fit Y di X. Penso che funzionerebbe per il meglio.
C'è un modo per utilizzare Fit Y per X per più X e analizzare gli effetti sinergici?
Saluti,
Re: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviVorrei intervenire qui su qualcosa che hai menzionato prima. Volevi usare il profiler su "dati reali". Per essere chiari, non è davvero possibile. Pensa a questo semplice esempio:
X Y
10 90
10 94
20 70
20 74
A quale valore di Y dovrebbe trovarsi il profiler quando X=10? La scelta logica è 92, ma questa è la media prevista per la risposta basata su un modello. Allo stesso modo, quale dovrebbe essere il valore Y quando X=15? Non c'è modo di ottenerlo senza un modello.
Quindi il processo abbreviato corretto, ad un livello molto alto, è:
1) Raccogli i tuoi dati (ci dovrebbero essere molti passaggi prima di questo per garantire che i dati corretti vengano raccolti nel modo corretto, ecc.).
2) Adatta un modello ai tuoi dati (il modello sarà basato sul passaggio n. 1 e su tutti i tuoi presupposti e problemi discussi prima del passaggio 1),
3) Valuta la vestibilità del tuo modello. Se il modello non si adatta bene, non dovresti usare il profiler perché non sarà accurato.
4) Se il modello si adatta bene, utilizzare il profiler per generare alcune previsioni.
5) **** PASSAGGIO MOLTO IMPORTANTE ***** VERIFICARE che il modello preveda i dati futuri. Il tuo modello potrebbe adattarsi ai dati utilizzati per costruire il modello: dovrebbe basarsi sul passaggio n. Ma predice le osservazioni future? Non lo so finché non lo verifichi. Esistono diversi approcci possibili per farlo a seconda della situazione e delle circostanze, ma questi sarebbero argomenti trattati in molti libri sulla modellazione predittiva.
Re: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviGrazie! Ho provato anche diverse trasformazioni. Stranamente, la trasformazione reciproca mostra valori di previsione vicini ai valori osservati.
Ho controllato ogni equazione ma il reciproco non ha senso per i dati sulla tossicità dei farmaci.
Questo significa che i miei profiler di previsione non sarebbero applicabili per i futuri dati sperimentali?
Lascio il collegamento per la guida di JMP per le colonne di trasformazione per riferimento futuro
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: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviPotresti provare ad applicare la trasformazione Logit nella finestra di dialogo di avvio del modello di stima alla risposta. Assicurarsi che i valori numerici effettivi dei dati siano da 0 a 1, non da 0% a 100%. È possibile inserire valori da 0 a 1 e quindi modificare il formato (selezionare Cols > Info colonna > Formato > Percentuale) per visualizzare da 0% a 100%.
La funzione Logit dovrebbe rendere felice la regressione lineare (presuppone che -infinity Re: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettivi
Sì, sono i Fit Lease Squares. Mi scuso per la confusione.
Sì, sto osservando la risposta percentuale (se quanta% di cellule sono vive o morte) dopo fattori continui di A, B e C.
Ci sono effetti sinergici dei farmaci ma non sappiamo che gli effetti siano correlazioni lineari o non lineari
Ho domande di follow-up
1. Anche se eseguo i profiler di previsione con i dati osservati, i profiler di previsione sarebbero diversi? (I profiler mostrano intervalli confidenziali molto piccoli ma i valori osservati sono fuori range)
2. Voglio sapere come posso riparare questo profiler. Potresti per favore consigliarmi come fare?
Saluti,
Re: I valori di previsione del profiler di previsione non corrispondono ai dati effettiviIl profiler di previsione si basa su un modello, il modello corrente in una delle piattaforme di adattamento o su un modello che è stato salvato come formula di colonna. Intendi con "analisi fattoriale" che hai utilizzato la piattaforma di adattamento Fit Least Squares e aperto il profiler di previsione in quella piattaforma?
Supponendo che la tua risposta sia "sì", allora due pensieri:
- Le previsioni raramente corrispondono ai valori osservati perché l'osservazione include un errore statistico (individuale) e la previsione è la risposta media prevista.
- se la differenza sembra insolitamente grande, allora forse il tuo modello è distorto o le stime dei parametri sono distorte.Stai modellando la risposta percentuale rispetto ai fattori continui A, B e C o li stai trattando come fattori categorici? C'è un'interazione o un effetto non lineare sulla risposta che non è modellato?
