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Wie passe ich Y an X an, wenn ich dies für faktorielle Xs tun möchte?

Hallo,

Ich versuche das Zellüberleben als Reaktion auf mehrere Medikamente zu analysieren, um synergistische Effekte zu verstehen

Zum Beispiel:

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

Gibt es eine Möglichkeit, Fit Y mit drei verschiedenen Medikamenten X1, X2 und X3 auf JMP durchzuführen?

Anfangs habe ich „Fit Model“ ausgeführt und Vorhersageprofile erstellt, aber die Vorhersagewerte weichen stark von den beobachteten Werten ab.

I habe Logit/LogitPct/und alle anderen Transformationen auf die Y-Antwort im Startdialogfeld „Modell anpassen“ angewendet, aber die Vorhersagewerte liegen nicht nahe an den beobachteten Werten.

Gibt es eine Möglichkeit, Y als Antwort auf faktorielle Xs zu analysieren?

Datenexploration und -visualisierungBetreff: Wie man Y nach X anpasst, wenn ich für faktorielle Xs tun möchte

Eine andere Idee ist die Verwendung einer Probit-Analyse mit JMP. Sie messen das Zellüberleben. Wenn Sie also die Anzahl der Zellen am Anfang und die Anzahl der noch lebenden am Ende kennen, können Sie den linearen Prädiktor mit diesen Zählungen verwenden.

 

Ich habe kein Beispiel wie Ihre Daten, aber ich kann es mit der Ingots2-Datentabelle im JMP Sample Data-Ordner veranschaulichen. Hier die Datentabelle:

 

 

Wir haben die Zählung der Barren, die bereit, nicht fertig sind, und die Gesamtzahl. Dies ist analog zu euren Zellen, die lebendig, tot und total sind. Als nächstes öffnen wir das Dialogfeld "Modell anpassen" und nehmen diese Änderungen vor:

 

 

Das anfängliche Modell umfasst beide Faktoren und ihre Interaktion. Ihre Faktoren wären stattdessen die Medikamente. Die Ergebnisse für dieses Modell zeigen, dass die Wechselwirkung hier nicht signifikant ist.

 

 

Die unbedeutenden Terme werden entfernt und das reduzierte Modell (in diesem Fall) hat nur einen Faktor.

 

 

Wir können sehen, dass mit steigendem Faktorniveau auch der Anteil der nicht bereiten Personen zunimmt. Sie können mit diesem Modell auch einen Profiler verwenden.

Betreff: Wie man Y nach X anpasst, wenn ich für faktorielle Xs tun möchte

Ich bin mir nicht sicher, warum Sie Fit Least Squares nicht verwenden können. Ich habe dein Beispiel auch gerne eingefangen @Statmann und Ihre Daten auf diese Weise analysiert. Ich bekomme ein vernünftiges Modell. Der X1-Faktor scheint keine Wirkung zu haben. X2 und X3 haben beide Effekte und eine Interaktion, das wollten Sie wissen. Hier ist das tatsächliche durch vorhergesagte Diagramm, das eine ziemlich gute Übereinstimmung zwischen den von Ihnen geposteten Beobachtungen und dem reduzierten Modell aufweist, das ich verwendet habe.

 

Betreff: Wie man Y nach X anpasst, wenn ich für faktorielle Xs tun möchte

Hi @joepark ,

 

Anhand Ihrer Beispieldatentabelle können Sie alle Arten von Anpassungen Y nach Modellen durchführen. Sie können sie einzeln mit der Plattform „Y nach X anpassen“ durchführen und dann eine lineare (oder nichtlineare) Anpassung an jedes der Y nach X1, Y nach X2 und Y nach X3 vornehmen. Mit dem Spaltenumschalter können Sie ganz einfach hin und her wechseln. Gehen Sie zum roten Hot-Button neben der bivariaten Anpassung > Redo > Column Switcher. Wählen Sie dann X1 im oberen Bereich und alle anderen X im unteren Bereich aus und klicken Sie dann auf OK. Dies sollte Ihre erste Frage beantworten, wird jedoch keine synergistischen Effekte beantworten.

 

Ich bin mir nicht sicher, ob ich Ihrer Frage, wie man Y als Antwort auf faktorielle Xs analysiert, wirklich folge. Basierte Ihr DOE ursprünglich auf einem faktoriellen Design? Wenn Sie versuchen, ein Fit-Modell zu erstellen und die Modelleffekte durch eine volle Fakultät definieren zu lassen, klicken Sie nach dem Start der Plattform und der Auswahl von X1 bis X3 auf die Option Makros und wählen Sie volle Fakultät aus. Dann können Sie die Modelleffekte reduzieren, um eine vernünftige Anpassung zu erhalten. Beachten Sie die Effekte, neben denen das Karat „^“ steht. Das bedeutet, dass Terme höherer Ordnung (die Dinge wie X1*X1 oder X1*X2 enthalten) erscheinen würden Vor der Hauptauftragseffekt wie X1. Unter Verwendung Ihrer Datentabelle schlägt es vor, dass X1 kein signifikanter Faktor ist, und möchte es aus der Anpassung entfernen. Ob das Sinn macht, musst du abwägen.

 

Möglicherweise müssen Sie Ihr DOE erweitern oder Replikationen ausführen, um das Rauschen in Ihrem System zu reduzieren. Der Vorhersage-Profiler ist hilfreich, aber wichtiger ist, ob Ihr Anpassungsmodell und Ihre Daten immer innerhalb des Konfidenzintervalls von +/-95 % liegen. Sie können dies über den roten Hot-Button erreichen und diese als Spalten speichern. In dem von mir durchgeführten Testfall fallen alle Daten (Y- und Vorhersagewerte) in diese CIs. Möglicherweise müssen Sie Ihr Modell überdenken, um sicherzustellen, dass es genau genug ist.

 

Hoffe das hilft,

DS

Betreff: Wie man Y nach X anpasst, wenn ich für faktorielle Xs tun möchte

Hallo Statmann,

Danke für Ihre Antwort. Leider darf ich keine Daten ohne Erlaubnis weitergeben.

Ich entschuldige mich für das Fehlen von Ergänzungen.

 

Ich analysiere synergistische Wirkungen mehrerer Medikamente.

Mein erster Ansatz war Fit-Modell, dann hatte ich die Vorhersageprofiler. Dann stellte ich fest, dass die Vorhersagewerte sehr weit von den experimentellen Werten entfernt waren.

Gestern habe ich Fragen dazu gestellt und einige großartige Rückmeldungen erhalten (Umwandlung der Antworten auf Logit im Dialogfeld "Modell anpassen").

Nach der Transformation der Antworten sind die Vorhersageprofiler näher an den experimentellen Werten, aber nicht so nah genug.

Hier ist mein ursprünglicher Beitrag als Referenz ( https://community.jmp.com/t5/Discussions/Prediction-profiler-prediction-values-do-not-match-with-the/mp/449473#M69631 )

 

Ich frage mich, ob ich Fit Y by X machen kann. In meinem Fall habe ich 3 Faktoren (Xs) und eine Antwort (Y). Jedes X hat einen anderen Konzentrationsbereich.

Also wie vollfaktoriell möchte ich tun

Y durch X1*X2 anpassen

X1*X3

X2*X3

X1*X2*X3

Ist es möglich, auf JMP zu tun?

 

Betreff: Wie man Y nach X anpasst, wenn ich für faktorielle Xs tun möchte

Joe,

Es ist hilfreich, wenn Sie nur die JMP-Datei hinzufügen.

Ich habe die Datentabelle in JMP erstellt und ein Anpassungsmodell erstellt (mit einem gesättigten Modell begonnen und es dann reduziert). Ich habe die Vorhersageformel in der Datentabelle gespeichert (im Anhang)

 

Ich habe keine Ahnung, woran Sie experimentieren, ob Ihre Daten von praktischem Wert sind oder ob die Ergebnisse einen wissenschaftlichen Sinn ergeben, so dass es schwierig ist, Ratschläge zu geben.