Ciao,
Ho il monitoraggio delle concentrazioni chimiche (risposta y) nel tempo. Sto cercando di prevedere i cambiamenti temporali in queste concentrazioni e supponendo che la concentrazione chimica segua un decadimento esponenziale di primo ordine. Quello che sto cercando di fare è prevedere qual è l'emivita per la sostanza chimica di interesse.
Come posso utilizzare il modello non lineare o il modello di degradazione per prevedere quale sarà l'emivita? Non posso imputare la formula dell'emivita in quanto non ho tutte le variabili per risolverla. Ci sono esempi in cui posso costruire questo?
Le formule sono allegate qui:
È possibile utilizzare la piattaforma Analizza > Modellazione predittiva > Confronto modelli in JMP Pro per valutare tutti i modelli se li si salva come formule di colonna.
Se stai cercando di vedere cosa può adattarsi ai tuoi dati, allora l'intero software è il tuo terreno di caccia. Ci sono tanti modi per vedere cosa dicono i tuoi dati.
Tuttavia, potresti voler controllare due punti caldi. @Mark_Bailey ne ha già indicato uno, il Adatta curva piattaforma. Nel frattempo, la piattaforma non lineare ha una libreria integrata: Creare una formula utilizzando la libreria dei modelli
Alla fine, non dimenticare di chiederti: è tutto? Il tuo modello potrebbe non essere tra quelli che hai trovato.
Se alcuni parametri sono fissi, sia Nonlinear che Degradation consentono di correggerli. Cerca le caselle di controllo accanto ai parametri. Oppure puoi persino codificare il tuo valore nella formula, se funziona per te.
Questo ha funzionato alla grande per il mio caso d'uso!
E se non avessi una conoscenza preliminare della funzione che meglio descrive il guasto? Come potrei eseguire una serie di modelli diversi e determinare quale equazione si adatta meglio?
E se avessi uno scenario in cui la concentrazione iniziale fosse un amont definito e non potessi modificare questo numero?
Mi chiedo se l'utilizzo della parametrizzazione originale aiuterebbe l'interpretazione. In particolare la stima diretta dell'emivita. Ho usato questa formula per il modello non lineare:
Ho ottenuto questa vestibilità:
@peng_liu La soluzione di è disponibile anche come uno dei modelli disponibili in Fit Curve.
Quindi hai molta flessibilità nel modo in cui modelli i tuoi dati.
Questo è quello che penso tu abbia: una serie di valori temporali e letture di concentrazione associate. Vuoi vedere come adattare il modello.
I due screenshot e quello che hai detto "decadimento esponenziale di primo ordine" puntano tutti a un modello: esponenziale.
La formula di regressione è: Y = A * Exp( -K * Time), dove K è la costante di velocità di reazione. Contrassegna questo modello A.
Questa è la forma integrata del modulo ODE nel tuo secondo screenshot. Lamda è K sopra.
Puoi vedere che la formula nel tuo primo screenshot è la stessa cosa. Prendi il logaritmo su entrambi i lati e nota l'emivita t_[1/2] = log(2)/K. Quindi hai Log N = Log N[0] - K * Tempo, che è la curva esponenziale disegnata su una scala log-lineare, quindi sembra una regressione lineare. Contrassegna questo modello B.
Dipende dai dati, se il Modello A o il Modello B è più appropriato, se si adatta una regressione non lineare utilizzando il Modello A o si adatta una regressione lineare utilizzando il Modello BIe se vale l'ipotesi di residui di varianza costante.
La tabella allegata mostra come adattare il Modello A utilizzando Non lineare e Degradazione. I dati sono simulati.
Per usare Non lineare , devi creare una colonna formula di previsione, come l'ultima nella tabella. La formula è una funzione JSL parametro:
Leggere Esempio della piattaforma non lineare per vedere come creare una tale formula passo dopo passo.
Quindi configurare la finestra di dialogo di avvio in questo modo, quindi fare clic su OK.
Fai clic sul pulsante Vai nel rapporto, quindi ottieni il risultato.
La piattaforma non lineare è una piattaforma estremamente versatile per la risoluzione di problemi personalizzati di minimi quadrati non lineari e di massima verosimiglianza e persino problemi di ottimizzazione arbitraria. Mettici un po' di tempo e padroneggialo. Non te ne pentirai.
Usare Degradazione , devi creare una colonna ID fittizia, riempita con lo stesso valore. Presumo che tu abbia solo una traccia di letture di concentrazione.
Configura la finestra di dialogo di avvio in questo modo, quindi premi OK.
Dal menu del rapporto, scegli "Percorso non lineare" in "Stile percorso di degradazione".
Compila la formula di previsione come un pezzo di JSL, assegnagli un nome (io lo chiamo "modello"), fai clic su "Usa e salva". Ciò che hai inserito è tecnicamente uguale a quello che hai inserito per creare l'ultima colonna di previsione utilizzata in Non lineare. Man mano che impari di più, dovresti riconoscere quali sono i parametri tra parentesi graffe e i loro valori iniziali. seguito dalla definizione della tua formula, ed entrambi sono racchiusi all'interno di una chiamata Parameter.
Quindi fare clic su "Adatta modello".
Se il tuo modello non si adatta, prova a modificare i valori iniziali, quindi fai clic su "Usa e salva", seguito da "Adatta modello".
Infine, fai clic su "Genera rapporto per il modello corrente" per produrre il rapporto finale.
