계승 X에 대해 수행하려면 Fit Y by X를 수행하는 방법안녕하세요,
시너지 효과를 이해하기 위해 여러 약물에 반응하는 세포 생존을 분석하려고 합니다.
예를 들어:
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 |
JMP에서 X1, X2, X3 세 가지 약물을 사용하여 Fit Y를 수행할 수 있는 방법이 있나요?
처음에는 Fit Model을 실행하고 예측 프로파일러를 실행했지만 예측 값이 관찰된 값과 크게 벗어났습니다.
I Fit Model 실행 대화 상자에서 Logit/LogitPct/및 기타 모든 변환을 Y 응답에 적용했지만 예측 값이 관찰된 값에 가깝지 않습니다.
계승 X에 대한 응답으로 Y를 분석할 수 있는 방법이 있나요?
데이터 탐색 및 시각화Re: 팩토리얼 X에 대해 수행하고 싶은 경우 X로 Y 맞춤을 수행하는 방법또 다른 아이디어는 JMP에서 프로빗 분석을 사용하는 것입니다. 세포 생존을 측정하므로 처음에 세포의 수와 마지막에 아직 살아있는 세포의 수를 알고 있다면 이러한 수와 함께 선형 예측기를 사용할 수 있습니다.
귀하의 데이터와 같은 예는 없지만 JMP 샘플 데이터 폴더의 Ingots2 데이터 테이블로 설명할 수 있습니다. 다음은 데이터 테이블입니다.
준비된 잉곳과 준비되지 않은 잉곳의 수와 합계가 있습니다. 이것은 살아있는 세포, 죽은 세포, 전체 세포와 유사합니다. 다음으로 Fit Model 대화 상자를 열고 다음과 같이 변경합니다.
초기 모델에는 요인과 상호 작용이 모두 포함됩니다. 귀하의 요인은 대신 약물이 될 것입니다. 이 모델의 결과는 여기에서의 상호 작용이 중요하지 않음을 보여줍니다.
중요하지 않은 항은 제거되고 축소된 모델(이 경우)에는 하나의 요인만 있습니다.
요인 수준이 증가함에 따라 준비되지 않은 비율도 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 이 모델에 프로파일러를 사용할 수도 있습니다.
Re: 팩토리얼 X에 대해 수행하고 싶은 경우 X로 Y 맞춤을 수행하는 방법Fit Least Squares를 사용할 수 없는 이유를 잘 모르겠습니다. 나는 또한 당신의 예를 다음과 같이 캡처했습니다. @statman 이런 식으로 데이터를 분석했습니다. 나는 합리적인 모델을 얻습니다. X1 요인은 효과가 없는 것으로 보입니다. X2와 X3 모두 효과와 상호 작용이 있으며 이것이 여러분이 알고 싶었던 것입니다. 다음은 게시한 관측치와 내가 사용한 축소된 모델 간에 합리적으로 좋은 일치를 보이는 예측별 플롯입니다.
Re: 팩토리얼 X에 대해 수행하고 싶은 경우 X로 Y 맞춤을 수행하는 방법안녕 @joepark ,
예제 데이터 테이블을 사용하여 모델별로 모든 종류의 적합 Y를 수행할 수 있습니다. Fit Y by X 플랫폼을 사용하여 개별적으로 수행한 다음 Y by X1, Y by X2, Y by X3 각각에 대해 선형(또는 비선형 맞춤)을 수행할 수 있습니다. 열 전환기를 사용하여 앞뒤로 정말 쉽게 전환할 수 있습니다. 이변량 맞춤 > 다시 실행 > 열 전환기 옆에 있는 빨간색 핫 버튼으로 이동합니다. 그런 다음 위쪽 패널에서 X1을 선택하고 아래쪽 패널에서 다른 모든 X를 선택한 다음 확인을 누릅니다. 이것은 첫 번째 질문에 답해야 하지만 시너지 효과에 대한 답은 아닙니다.
계승 X에 대한 응답으로 Y를 분석하는 방법에 대한 귀하의 질문을 실제로 따르고 있는지 잘 모르겠습니다. DOE가 원래 요인 설계를 기반으로 했습니까? 모델 적합을 시도하고 모델 효과가 전체 요인에 의해 정의되도록 하려면 플랫폼을 실행하고 X1에서 X3까지를 선택한 후 매크로 옵션을 클릭하고 전체 요인을 선택하십시오. 그런 다음 모델 효과를 줄여 합리적인 핏을 얻을 수 있습니다. 옆에 "^" 캐럿이 있는 효과를 기록해 둡니다. 이는 고차 항(X1*X1 또는 X1*X2와 같은 것을 포함하는 항이 나타날 것임을 의미합니다. ~ 전에 X1과 같은 주요 주문 효과. 데이터 테이블을 사용하면 X1이 중요한 요소가 아니며 피팅에서 제거하려고 함을 나타냅니다. 이것이 의미가 있는지 아닌지를 평가해야 합니다.
시스템의 노이즈를 줄이기 위해 DOE를 확장하거나 복제를 실행해야 할 수도 있습니다. 예측 프로파일러가 유용하지만 더 중요한 것은 적합 모델과 데이터가 항상 +/-95% 신뢰 구간 내에 있는지 여부입니다. 빨간색 핫 버튼에서 이 항목으로 이동하여 열로 저장할 수 있습니다. 내가 수행한 테스트 사례에서 모든 데이터(Y 및 예측 값)는 이러한 CI에 속합니다. 모델이 충분히 정확한지 확인하기 위해 모델을 재고해야 할 수도 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다,
DS
Re: 팩토리얼 X에 대해 수행하고 싶은 경우 X로 Y 맞춤을 수행하는 방법안녕하십니까?
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 안타깝게도 허가 없이 데이터를 공유할 수 없습니다.
보충제 부족에 대해 사과드립니다.
여러 약물의 시너지 효과를 분석하고 있습니다.
내 첫 번째 접근 방식은 Fit 모델이었고 예측 프로파일러가 있었습니다. 그런 다음 예측 값이 실험 값과 매우 다르다는 것을 알았습니다.
어제 나는 이것에 대해 질문했고 훌륭한 피드백을 받았습니다(Fit 모델 대화 상자에서 Logit에 대한 응답 변환).
응답을 변환한 후 예측 프로파일러는 실험 값에 더 가깝지만 충분히 가깝지는 않습니다.
다음은 참조용 원본 게시물입니다( https://community.jmp.com/t5/Discussions/Prediction-profiler-prediction-values-do-not-match-with-the/mp/449473#M69631 )
Fit Y by X를 할 수 있는지 궁금합니다. 내 경우에는 3개의 요인(X)과 하나의 응답(Y)이 있습니다. 각 X는 농도 범위가 다릅니다.
완전 계승처럼 내가하고 싶은
Y를 X1*X2로 맞추기
X1*X3
X2*X3
X1*X2*X3
JMP에서 할 수 있습니까?
Re: 팩토리얼 X에 대해 수행하고 싶은 경우 X로 Y 맞춤을 수행하는 방법조,
JMP 파일만 추가하면 도움이 됩니다.
JMP에서 데이터 테이블을 만들고 모델 적합을 수행했습니다(포화 모델로 시작한 다음 축소). 예측 공식을 데이터 테이블에 저장했습니다(첨부)
나는 당신이 무엇을 실험하고 있는지, 당신의 데이터가 실용적인 가치가 있는지 또는 그 결과가 조언을 제공하기 어렵게 만드는 과학적 의미가 있는지 전혀 모릅니다.
