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Cómo hacer Fit Y por X si quiero hacerlo para X factoriales

Hola,

Estoy intentando analizar la supervivencia celular en respuesta a múltiples fármacos para comprender los efectos sinérgicos.

Por ejemplo:

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

¿Hay alguna manera de hacer Fit Y con tres medicamentos diferentes X1, X2 y X3 en JMP?

Inicialmente ejecuté Fit Model e hice perfiladores de predicción, pero los valores de predicción están muy alejados de los valores observados.

I aplicó Logit/LogitPct/y todas las demás transformaciones a la respuesta Y en el cuadro de diálogo de inicio Ajustar modelo, pero los valores de predicción no están cerca de los valores observados.

¿Hay alguna manera de analizar Y como respuesta a X factoriales?

Exploración y visualización de datosRe: Cómo hacer Fit Y by X si quiero hacer factorial Xs

Otra idea es utilizar un análisis probit con JMP. Mide la supervivencia celular, por lo que si conoce el número de células al principio y el número que aún está vivo al final, puede usar el predictor lineal con estos recuentos.

 

No tengo un ejemplo como sus datos, pero puedo ilustrar con la tabla de datos Ingots2 en la carpeta JMP Sample Data. Aquí está la tabla de datos:

 

 

Tenemos el conteo de esos lingotes que están listos, no listos y el total. Esto es análogo a sus células que están vivas, muertas y totales. A continuación, abrimos el cuadro de diálogo Ajustar modelo y hacemos estos cambios:

 

 

El modelo inicial incluye ambos factores y su interacción. Sus factores serían las drogas en su lugar. Los resultados de este modelo muestran que la interacción aquí no es significativa.

 

 

Se eliminan los términos insignificantes y el modelo reducido (en este caso) tiene un solo factor.

 

 

Podemos ver que a medida que aumenta el nivel del factor, también aumenta la proporción de personas que no están listas. También puede utilizar un perfilador con este modelo.

Re: Cómo hacer Fit Y by X si quiero hacer factorial Xs

No estoy seguro de por qué no puede usar Ajustar mínimos cuadrados. También capturé tu ejemplo como @statman y analizó sus datos de esta manera. Obtengo un modelo razonable. El factor X1 parece no tener efecto. Tanto el X2 como el X3 tienen efectos y una interacción, que es lo que querías saber. Aquí está el gráfico real por predicción, que muestra una concordancia razonablemente buena entre las observaciones que publicaste y el modelo reducido que utilicé.

 

Re: Cómo hacer Fit Y by X si quiero hacer factorial Xs

Hola @joepark ,

 

Usando su tabla de datos de ejemplo, puede hacer todo tipo de ajuste Y por modelos. Puede hacerlos individualmente usando la plataforma Ajustar Y por X y luego hacer un ajuste lineal (o no lineal) a cada uno de los Y por X1, Y por X2 e Y por X3. Puede cambiar de un lado a otro muy fácilmente usando el conmutador de columna. Vaya al botón rojo junto al ajuste bivariante > Rehacer > Cambiador de columnas. Luego seleccione X1 en el panel superior y todas las demás X en el panel inferior, luego presione OK. Esto debería responder a su primera pregunta, pero no responderá a ningún efecto sinérgico.

 

No estoy seguro de seguir realmente su pregunta sobre cómo analizar Y como respuesta a X factoriales. ¿Su DOE se basó originalmente en un diseño factorial? Si está intentando hacer un ajuste de modelo y los efectos del modelo se definen mediante un factorial completo, después de iniciar la plataforma y seleccionar X1 a X3, haga clic en la opción Macros y seleccione factorial completo. Luego puede reducir los efectos del modelo para obtener un ajuste razonable. Tome nota de los efectos que tienen el quilate "^" junto a ellos. Esto significa que los términos de orden superior (aquellos que contienen cosas como X1*X1 o X1*X2) estarían apareciendo antes de el efecto de orden principal como X1. Usando su tabla de datos, sugiere que X1 no es un factor significativo y quiere eliminarlo del ajuste. Tendrías que evaluar si esto tiene sentido o no.

 

Es posible que deba expandir su DOE o ejecutar réplicas para reducir el ruido en su sistema. El generador de perfiles de predicción es útil, pero lo que es más importante es si su modelo de ajuste y sus datos siempre se encuentran dentro del intervalo de confianza de +/-95 %. Puede acceder a esto desde el botón rojo y guardarlos como columnas. En el caso de prueba que hice, todos los datos (Y y valores de predicción) se encuentran dentro de estos CI. Es posible que deba repensar su modelo para asegurarse de que sea lo suficientemente preciso.

 

Espero que esto ayude,

SD

Re: Cómo hacer Fit Y by X si quiero hacer factorial Xs

Hola estadista,

Gracias por la respuesta. Desafortunadamente, no tengo permitido compartir ningún dato sin permiso.

Mis disculpas por la falta de suplementos.

 

Estoy analizando los efectos sinérgicos de múltiples fármacos.

Mi primer enfoque fue el modelo de ajuste, luego tuve los perfiladores de predicción. Luego descubrí que los valores de predicción están muy alejados de los valores experimentales.

Ayer hice preguntas sobre esto y obtuve excelentes comentarios (respuestas de transformación al cuadro de diálogo del modelo Logit in Fit)

Después de transformar las respuestas, los perfiladores de predicción están más cerca de los valores experimentales, pero no lo suficientemente cerca.

Aquí está mi publicación original para la referencia ( https://community.jmp.com/t5/Discussions/Prediction-profiler-prediction-values-do-not-match-with-the/mp/449473#M69631 )

 

Me pregunto si puedo hacer Fit Y by X. En mi caso, tengo 3 factores (Xs) y una respuesta (Y). Cada X tiene diferente rango de concentración.

Entonces, como factorial completo, quiero hacer

Ajustar Y por X1*X2

X1*X3

X2*X3

X1*X2*X3

¿Es posible hacerlo en JMP?

 

Re: Cómo hacer Fit Y by X si quiero hacer factorial Xs

José,

Es útil si solo agrega el archivo JMP.

Creé la tabla de datos en JMP e hice un modelo de ajuste (comencé con un modelo saturado y luego lo reduje). Guardé la fórmula de predicción en la tabla de datos (adjunta)

 

No tengo idea de con qué está experimentando, si sus datos tienen algún valor práctico o si los resultados tienen algún sentido científico, por lo que es difícil brindar asesoramiento.