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Come fare Fit Y per X se voglio fare per X fattoriali

Ciao,

Sto cercando di analizzare la sopravvivenza cellulare in risposta a più farmaci per comprendere gli effetti sinergici

Per esempio:

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

 

C'è un modo per eseguire Fit Y con tre diversi farmaci X1, X2 e X3 su JMP?

Inizialmente ho eseguito Fit Model e ho eseguito i profili di previsione, ma i valori di previsione sono molto lontani dai valori osservati.

io applicato Logit/LogitPct/e tutte le altre trasformazioni alla risposta Y nella finestra di dialogo di avvio del modello Adatta ma i valori di previsione non sono vicini ai valori osservati.

C'è un modo per analizzare Y come risposta a X fattoriali?

 

AnaliticaRe: Come fare Fit Y per X se voglio fare per X fattoriali

Gio,

È utile aggiungere semplicemente il file JMP.

Ho creato la tabella dei dati in JMP e ho creato un modello di adattamento (iniziato con un modello saturo e poi ridotto). Ho salvato la formula di previsione nella tabella dati (in allegato)

 

Non ho idea di cosa stiate sperimentando, se i vostri dati abbiano un valore pratico o se i risultati abbiano un senso scientifico così difficile da fornire consigli.

Re: Come fare Fit Y per X se voglio fare per X fattoriali

Ciao Statman,

Grazie per la risposta. Sfortunatamente, non sono autorizzato a condividere alcun dato senza autorizzazione.

Mi scuso per la mancanza di integratori.

 

Sto analizzando gli effetti sinergici di più farmaci.

Il mio primo approccio è stato il modello Fit, quindi ho avuto i profili di previsione. Poi ho scoperto che i valori di previsione sono molto lontani dai valori sperimentali.

Ieri ho posto domande a riguardo e ho ricevuto ottimi feedback (trasformando le risposte alla finestra di dialogo del modello Logit in Fit)

Dopo aver trasformato le risposte, i profilatori di predizione sono più vicini ai valori sperimentali ma non abbastanza vicini.

Ecco il mio post originale per riferimento ( https://community.jmp.com/t5/Discussions/Prediction-profiler-prediction-values-do-not-match-with-the/mp/449473#M69631 )

 

Mi chiedo se posso fare Fit Y di X. Nel mio caso, ho 3 fattori (Xs) e una risposta (Y). Ogni X ha un diverso intervallo di concentrazione.

Quindi, come il fattoriale completo, voglio fare

Adatta Y per X1*X2

X1*X3

X2*X3

X1*X2*X3

È possibile farlo su JMP?

 

Re: Come fare Fit Y per X se voglio fare per X fattoriali

Ciao @joepark ,

 

Usando la tua tabella di dati di esempio, puoi eseguire tutti i tipi di adattamento Y per modelli. Puoi eseguirli individualmente utilizzando la piattaforma Adatta Y per X e quindi eseguire un adattamento lineare (o non lineare) a ciascuno di Y per X1, Y per X2 e Y per X3. Puoi passare avanti e indietro molto facilmente utilizzando il selettore di colonna. Vai al pulsante rosso caldo accanto all'adattamento bivariato> Ripeti> Commutatore di colonna. Quindi seleziona X1 nel pannello superiore e tutte le altre X nel pannello inferiore, quindi premi OK. Questo dovrebbe rispondere alla tua prima domanda, ma non risponderà ad alcun effetto sinergico.

 

Non sono sicuro di seguire davvero la tua domanda su come analizzare Y come risposta alle X fattoriali. Il tuo DOE era originariamente basato su un disegno fattoriale? Se stai cercando di eseguire un Fit Model e fare in modo che gli effetti del modello siano definiti da un fattoriale completo, dopo aver avviato la piattaforma e selezionato da X1 a X3, fai clic sull'opzione Macro e seleziona fattoriale completo. Quindi puoi ridurre gli effetti del modello per ottenere un adattamento ragionevole. Prendi nota degli effetti che hanno accanto il carato "^". Ciò significa che verranno visualizzati termini di ordine elevato (quelli che contengono cose come X1*X1 o X1*X2 prima di l'effetto dell'ordine principale come X1. Usando la tua tabella di dati, suggerisce che X1 non è un fattore significativo e vuole rimuoverlo dall'adattamento. Dovresti valutare se questo ha senso o meno.

 

Potrebbe essere necessario espandere il DOE o eseguire repliche per ridurre il rumore nel sistema. Il profilatore di previsione è utile, ma ciò che è più importante è se il modello di adattamento e i dati si trovano sempre all'interno dell'intervallo di confidenza +/-95%. Puoi accedervi dal pulsante rosso caldo e salvarli come colonne. Nel test case che ho fatto, tutti i dati (Y e valori di previsione) rientrano in questi CI. Potrebbe essere necessario ripensare al tuo modello per assicurarti che sia sufficientemente accurato.

 

Spero questo sia di aiuto,

ds