Calcola l'intervallo di confidenza e l'intervallo di previsione per gli accoppiamenti non lineariCiao,
un cliente vuole visualizzare se le sue curve rientrano nella tolleranza prevista.Utilizza l'adattamento non lineare per il quale JMP non fornisce né Intervallo di confidenza né Intervallo di previsione.Per raggiungere questo obiettivo ho utilizzato Non Linear Fit e ho utilizzato la formula del predittore. Ho creato una nuova tabella con 200.000 righe e 3 colonne: Y-formula, :Y_formula_Conf_Int e :Y_formula_Pred_Int.
La formula :Y descrive l'adattamento utilizzando le stime dei parametri.
:Y_formula_Conf_Int descrive l'intervallo di confidenza attorno all'adattamento utilizzando una distribuzione casuale normale per ciascun parametro in base alla loro stima e all'approssimativoStdErr.
:Y_formula_Pred_Int illustra l'intervallo di previsione utilizzando una distribuzione casuale normale per ciascun parametro in base alla loro stima e all'approssimativoStdErr + l'RMSE.
Per visualizzare la Conf. 95% int. & Pred. int. Ho selezionato valori compresi tra -2,2 e -1,8 SD (limite inferiore) e valori compresi tra 1,8 e 2,2 SD (limite superiore) sia per :Y_formula_Conf_Int che :Y_formula_Pred_Int.
È un modo ragionevole per ottenere intervalli del 95%? Ho usato una normale distribuzione casuale ma mi chiedo se i parametri dovrebbero essere distribuiti normalmente (o qualcos'altro)?
Lo script e il set di dati sono a scopo illustrativo.
È corretto ? approssimazione abbastanza buona? completamente sbagliato?
Tieni presente che l'esponenziale 3P utilizzato su questi dati è solo un esempio, vorrei qualcosa che funzioni per qualsiasi adattamento (se possibile).
Grazie per l'aiuto.
Emanuele
Re: Calcola l'intervallo di confidenza e l'intervallo di previsione per gli accoppiamenti non lineariCiao Emanuele,
Potresti considerare i seguenti passaggi:
1. adattare il modello alla personalità della curva di adattamento e salvare la formula di previsione parametrica nella tabella dati.
2. vai su Personalità non lineare (curva non adatta), quindi usa la colonna della formula di previsione appena creata nel ruolo X.
3. è quindi possibile salvare i limiti di confidenza della previsione o i limiti di confidenza individuali nella tabella dei dati.
4. infine, puoi utilizzare la formula di previsione e i limiti di confidenza nel generatore di grafici per creare un grafico con i dati, il modello e i limiti di confidenza.
Si prega di consultare la tabella dati allegata.
Spero che queste informazioni siano utili. Se la mia comprensione non è corretta, per favore fatemelo sapere.
Yuichi
Re: Calcola l'intervallo di confidenza e l'intervallo di previsione per gli accoppiamenti non lineariCiao Yuichi, mi sembra di aver eseguito un insieme molto complesso di operazioni per qualcosa che è già disponibile.
Rimaniamo positivi e consideriamo questo come un corso di scripting. Grazie per la risposta.
Re: Calcola l'intervallo di confidenza e l'intervallo di previsione per gli accoppiamenti non lineariCiao @Emmanuel_Romeu e @yuichi_katsumur ,
è anche "corretto" farlo in batch?
Il datatable ha curve di crescita di lotti diversi. Se eseguiamo il calcolo Yuichis in batch, risulterà in intervalli di previsione/convidenza individuali. Sembra molto più bello in una trama sovrapposta, perché gli intervalli seguono effettivamente i punti di ogni batch. Questa è una visualizzazione utile (vedi sotto), ma è anche matematicamente corretta?
Grazie per aver condiviso pensieri e informazioni 
Re: Calcola l'intervallo di confidenza e l'intervallo di previsione per gli accoppiamenti non lineariCiao Floriano,
Penso che dipenda dallo scopo dell'analisi.
