Hola,
He monitoreado concentraciones químicas (y respuesta) con el tiempo. Busco predecir cambios temporales en estas concentraciones y asumo que la concentración química sigue un decaimiento exponencial de primer orden. Lo que busco hacer es predecir cuál es la vida media del químico de interés.
¿Cómo uso el modelo no lineal o el modelo de degradación para predecir cuál será la vida media? No puedo imputar la fórmula de vida media ya que no tengo todas las variables para resolverla. ¿Hay algún ejemplo en el que pueda construir esto?
Las fórmulas se adjuntan aquí:
Puede usar la plataforma Analizar > Modelado predictivo > Comparación de modelos en JMP Pro para evaluar todos sus modelos si los guarda como fórmulas de columna.
Si está buscando para ver qué puede ajustarse a sus datos, entonces todo el software es su coto de caza. Hay tantas maneras de ver lo que dicen sus datos.
Sin embargo, es posible que desee ver dos puntos calientes. @Mark_Bailey ya ha señalado uno, el Ajustar curva plataforma. Mientras tanto, la plataforma no lineal tiene una biblioteca integrada: Crear una fórmula utilizando la biblioteca de modelos
Al final, no olvides preguntarte: ¿eso es todo? Su modelo puede no estar entre lo que encontró.
Si algunos parámetros son fijos, tanto No lineal como Degradación le permiten corregirlos. Busque las casillas de verificación al lado de los parámetros. O incluso puede codificar su valor en la fórmula, si eso funciona para usted.
¡Esto funcionó muy bien para mi caso de uso!
¿Y si no tuviera conocimiento previo de la función que mejor describe la avería? ¿Cómo podría ejecutar un montón de modelos diferentes y determinar qué ecuación se ajusta mejor?
¿Qué pasaría si tuviera un escenario en el que la concentración inicial fuera una cantidad definida y no pudiera modificar este número?
Me pregunto si usar la parametrización original ayudaría a la interpretación. Concretamente la estimación directa de la vida media. Usé esta fórmula para el modelo no lineal:
Obtuve este ajuste:
@peng_liu La solución de también está disponible como uno de los modelos disponibles en Fit Curve.
Por lo tanto, tiene mucha flexibilidad en la forma en que modela sus datos.
Esto es lo que creo que tienes: una serie de valores de tiempo y lecturas de concentración asociadas. Quieres ver cómo se ajusta al modelo.
Las dos capturas de pantalla y lo que dijiste "desintegración exponencial de primer orden" apuntan a un modelo: Exponencial.
La fórmula de regresión es: Y = A * Exp( -K * Tiempo), donde K es la constante de velocidad de reacción. Marque este modelo A.
Esta es la forma integrada del formulario ODE en su segunda captura de pantalla. Lamda es K arriba.
Puede ver que la fórmula en su primera captura de pantalla es la misma. Tome el logaritmo en ambos lados y observe la vida media t_[1/2] = log(2)/K. Entonces tienes Log N = Log N[0] - K * Tiempo, que es la curva exponencial que se dibuja en una escala logarítmica lineal, por lo que parece una regresión lineal. Marque este modelo B.
Depende de los datos, si el Modelo A o el Modelo B es más apropiado, si ajusta una regresión no lineal usando el Modelo A o ajusta una regresión lineal usando el Modelo BIe si se mantiene la suposición de residuos de varianza constante.
La tabla adjunta muestra cómo ajustar el Modelo A usando No lineal y Degradación. Los datos son simulados.
Para usar no lineal , debe crear una columna de fórmula de predicción, como la última de la tabla. La fórmula es una función JSL de parámetro:
Leer Ejemplo de la plataforma no lineal para ver cómo crear una fórmula de este tipo paso a paso.
Luego, configure el cuadro de diálogo de inicio de esta manera, luego haga clic en Aceptar.
Haga clic en el botón Ir en el informe y obtendrá el resultado.
La plataforma no lineal es una plataforma extremadamente versátil para resolver problemas personalizados no lineales de mínimos cuadrados y máxima verosimilitud, e incluso problemas de optimización arbitrarios. Dedícale algo de tiempo y domínalo. no te arrepentirás
Para usar Degradación , debe crear una columna de ID ficticia, completada con el mismo valor. Supongo que solo tiene un rastro de lecturas de concentración.
Configure el cuadro de diálogo de inicio de esta manera, luego presione Aceptar.
En el menú del informe, elija "Ruta no lineal" en "Estilo de ruta de degradación".
Complete la fórmula de predicción como una pieza de JSL, asígnele un nombre (lo llamo "modelo"), haga clic en "Usar y guardar". Lo que ingresó es técnicamente lo mismo que ingresó para crear la última columna de predicción utilizada en No lineal. A medida que aprenda más, debe reconocer qué en los corchetes son parámetros y sus valores iniciales. seguido de la definición de su fórmula, y ambos están envueltos dentro de una llamada de parámetro.
Luego haga clic en "Ajustar modelo".
Si su modelo no se ajusta, intente ajustar los valores iniciales, luego haga clic en "Usar y guardar", seguido de "Ajustar modelo".
Finalmente, haga clic en "Generar informe para el modelo actual" para producir el informe final.
