Calcule el intervalo de confianza y el intervalo de predicción para ajustes no linealesHola,
un cliente quiere visualizar si sus curvas están dentro de la tolerancia esperada.Utiliza un ajuste no lineal para el que JMP no proporciona ni intervalo de confianza ni intervalo de predicción.Para lograr ese objetivo, pasé por Non Linear Fit y usé la fórmula de predicción. Creé una nueva tabla con 200,000 filas y 3 columnas: Y-formula,: Y_formula_Conf_Int y: Y_formula_Pred_Int.
La fórmula :Y representa el ajuste usando estimaciones de parámetros.
:Y_formula_Conf_Int representa el intervalo de confianza alrededor del ajuste utilizando una distribución aleatoria normal para cada parámetro en función de su estimación y ApproxStdErr.
:Y_formula_Pred_Int representa el intervalo de predicción utilizando una distribución aleatoria normal para cada parámetro en función de su estimación y ApproxStdErr + el RMSE.
Para visualizar el 95% Conf. En t. y pred. En t. Seleccioné valores dentro de -2.2 y -1.8 SD (límite inferior) y valores dentro de 1.8 y 2.2 SD (límite superior) para :Y_formula_Conf_Int y :Y_formula_Pred_Int.
¿Es esa una forma razonable de obtener intervalos del 95%? Utilicé una distribución aleatoria normal, pero me pregunto si se supone que los parámetros se distribuyen normalmente (o algo más).
El script y el conjunto de datos son para ilustración.
Es eso correcto ? aproximación lo suficientemente buena? Completamente equivocado ?
Tenga en cuenta que el exponencial 3P utilizado en estos datos es solo un ejemplo, me gustaría que algo funcione para cualquier ajuste (si es posible).
Gracias por la ayuda.
emmanuel
Re: Calcular el intervalo de confianza y el intervalo de predicción para ajustes no linealesHola Emmanuel,
Podría considerar los siguientes pasos:
1. ajuste el modelo en la personalidad de la curva de ajuste y guarde la fórmula de predicción paramétrica en la tabla de datos.
2. vaya a personalidad no lineal (curva no ajustada), luego use la columna de fórmula de predicción recién creada en el rol X.
3. A continuación, puede guardar los límites de confianza de predicción o los límites de confianza individuales en la tabla de datos.
4. finalmente, puede usar la fórmula de predicción y los límites de confianza en el generador de gráficos para crear un gráfico con los datos, el modelo y los límites de confianza.
Consulte la tabla de datos adjunta.
Espero que esta información sea útil. Si mi entendimiento no es correcto, por favor hágamelo saber.
Yuichi
Re: Calcular el intervalo de confianza y el intervalo de predicción para ajustes no linealesHola Yuichi, parece que he hecho un conjunto muy complejo de operaciones para algo que ya está disponible.
Mantengámonos positivos y consideremos esto como un entrenamiento de secuencias de comandos. Gracias por la respuesta.
Re: Calcular el intervalo de confianza y el intervalo de predicción para ajustes no linealesHola @Emmanuel_Romeu y @yuichi_katsumur ,
¿También es "correcto" hacer esto por lotes?
La tabla de datos tiene curvas de crecimiento de diferentes lotes. Si hacemos el Cálculo de Yuichi por lote, dará como resultado intervalos de predicción/convicencia individuales. Se ve mucho mejor en un gráfico de superposición, porque los intervalos en realidad siguen los puntos de cada lote. Esta es una visualización útil (ver más abajo), pero ¿es matemáticamente correcta?
Gracias por compartir cualquier pensamiento e información 
