階乗Xを実行したい場合、Fit Y by Xを実行する方法こんにちは、
私は相乗効果を理解するために、複数の薬剤に対する細胞の生存を分析しようとしています。
例えば：
X1 | X2 | X3 | Y |
100 | 100 | 10 | 5 |
50 | 50 | 5 | 25 |
200 | 200 | 0 | 10 |
100 | 100 | 0 | 30 |
200 | 0 | 10 | 3 |
100 | 0 | 5 | 20 |
0 | 200 | 10 | 1 |
0 | 100 | 5 | 8 |
0 | 0 | 0 | 60 |
JMP で 3 つの異なる薬剤 X1、X2、X3 による Fit Y を実行する方法はありますか?
最初に Fit Model を実行し、予測プロファイラーを実行しましたが、予測値は観測値から大きく外れていました。
I モデルの適合起動ダイアログで Logit/LogitPct/ およびその他のすべての変換を Y 応答に適用しましたが、予測値が観測値に近くありません。
Y を階乗 X への応答として分析する方法はありますか?
データの探索と視覚化Re: 階乗 X に対してやりたい場合、Fit Y by X を実行する方法もう 1 つのアイデアは、JMP でプロビット分析を使用することです。 細胞の生存を測定するため、最初の細胞数と最後にまだ生きている細胞数がわかっている場合は、これらのカウントで線形予測子を使用できます。
あなたのデータのような例はありませんが、JMP Sample Data フォルダの Ingots2 データ テーブルで説明できます。 データテーブルは次のとおりです。
準備ができているインゴット、準備ができていないインゴットの数、および合計があります。 これは、生きている、死んでいる、完全な細胞に似ています。 次に、モデルの適合ダイアログを開き、次の変更を行います。
初期モデルには、因子とその相互作用の両方が含まれます。 あなたの要因は代わりに薬になります。 このモデルの結果は、ここでの交互作用が重要ではないことを示しています。
重要でない項は削除され、縮小モデル (この場合) には因子が 1 つしかありません。
因子レベルが上がるにつれて、準備ができていない割合も増加することがわかります。 このモデルでプロファイラーを使用することもできます。
Re: 階乗 X に対してやりたい場合、Fit Y by X を実行する方法Fit Least Squares を使用できない理由がわかりません。 私もあなたの例を次のようにキャプチャしました@スタットマンこの方法でデータを分析しました。 合理的なモデルが得られます。 X1 係数は効果がないようです。 X2 と X3 には、どちらも効果と相互作用があります。これは、あなたが知りたかったことです。 これは、実際の予測プロットによるもので、投稿した観測値と私が使用した縮小モデルとの間でかなり良い一致を示しています。
Re: 階乗 X に対してやりたい場合、Fit Y by X を実行する方法やあ@ジョーパーク、
サンプル データ テーブルを使用すると、モデルごとにあらゆる種類の Y を適合させることができます。 Fit Y by X プラットフォームを使用して個別に実行し、次に Y by X1、Y by X2、および Y by X3 のそれぞれに線形 (または非線形) フィットを実行できます。 カラムスイッチャーを使えば、リアルに簡単に切り替えることができます。 二変量フィット > やり直し > 列スイッチャーの横にある赤いホットボタンに移動します。 次に、上部パネルで X1 を選択し、下部パネルで他のすべての X を選択して、[OK] をクリックします。 これはあなたの最初の質問に答えるはずですが、相乗効果には答えません.
Yを階乗Xへの応答として分析する方法についてのあなたの質問に本当に従うかどうかはわかりません。 DOE はもともと要因計画に基づいていましたか? モデルの適合を実行しようとしていて、モデル効果を完全階乗で定義する場合は、プラットフォームを起動して X1 から X3 を選択した後、[マクロ] オプションをクリックして完全階乗を選択します。 次に、モデルの影響を最小限に抑えて、妥当な適合を得ることができます。 「^」カラットが横に付いている効果に注意してください。 これは、高次項 (X1*X1 や X1*X2 のようなものを含むもの) が現れることを意味します。前X1のような主な順序効果。 データ テーブルを使用すると、X1 は重要な因子ではなく、近似から除外する必要があることが示唆されます。 これが理にかなっているかどうかを評価する必要があります。
システムのノイズを減らすために、DOE を拡張するか、複製を実行する必要がある場合があります。 予測プロファイラーは役に立ちますが、より重要なのは、適合モデルとデータが常に +/-95% の信頼区間内にあるかどうかです。 赤いホットボタンからこれにアクセスして、それらを列として保存できます。 私が行ったテスト ケースでは、すべてのデータ (Y と予測値) がこれらの CI に含まれます。 モデルが十分に正確であることを確認するために、モデルを再考する必要がある場合があります。
お役に立てれば、
DS
Re: 階乗 X に対してやりたい場合、Fit Y by X を実行する方法スタマンさん、こんにちは。
返信してくれてありがとう。 残念ながら、許可なくデータを共有することは許可されていません。
補足が少なくてすみません。
複数の薬の相乗効果を解析しています。
私の最初のアプローチはモデルの適合であり、次に予測プロファイラーがありました。 すると、予測値が実験値と大きくずれていることがわかりました。
昨日、私はこれについて質問し、いくつかの素晴らしいフィードバックを得ました (Fit モデル ダイアログでの Logit への応答の変換)
応答を変換した後、予測プロファイラーは実験値により近くなりますが、十分に近いわけではありません。
参照用の私の元の投稿は次のとおりです（ https://community.jmp.com/t5/Discussions/Prediction-profiler-prediction-values-do-not-match-with-the/mp/449473#M69631 )
Fit Y by X ができないか悩んでいます。 私の場合、3 つの因子 (X) と 1 つの応答 (Y) があります。 各 X の濃度範囲は異なります。
だから完全な階乗のように私はやりたい
Y を X1*X2 でフィット
X1*X3
X2*X3
X1*X2*X3
JMPでできますか？
Re: 階乗 X に対してやりたい場合、Fit Y by X を実行する方法ジョー、
JMPファイルを追加するだけで助かります。
JMP でデータ テーブルを作成し、適合モデルを実行しました (飽和モデルから始めて、それを減らしました)。 予測式をデータテーブルに保存しました（添付）
あなたが何を実験しているのか、あなたのデータに実用的な価値があるのか 、結果が科学的に意味があるのか 、アドバイスを提供するのが難しいのかどうか、私にはわかりません.
