J'étudie un processus de désintégration comme indiqué pour un certain nombre d'échantillons ci-dessous. Plus le point de départ est élevé, plus la décroissance est rapide. L'idée est de prédire la valeur à tout momentopint à partir de Valeur initiale mesurée. Je voudrais "verrouiller" le modèle afin qu'au point zéro, la valeur prédite soit exactement la valeur initiale mesurée. Si non, les prédictions car les temps courts peuvent être très erronés pour certains échantillons, comme dans le graphique ci-dessous.
Toute aide sur la façon de procéder est la bienvenue !
salut @Aké ,
Quelle plate-forme utilisez-vous pour ajuster les données ? Il devrait y avoir un moyen de contraindre l'ordonnée à l'origine de votre ajustement au premier point de données de la courbe, mais cela peut dépendre de la plate-forme que vous utilisez.
DS
Salut et merci pour la réponse rapide!Je vais m'entraîner à poser mes questions plus clairement ! 
J'utilise Fit Model (jmp 16), en mettant juste la valeur initiale et le temps comme facteurs dans une surface de réponse.
Je voudrais une seule fonction de prédiction pour tous les échantillons, avec uniquement la valeur initiale en entrée. Ma (peu) compréhension est que l'ajustement non linéaire vous donne une fonction prédictive par échantillon ?
Meilleur, Åke
METTRE À JOUR:
Bonjour SDF1,
Vous avez raison, j'essaie de prédire la valeur V à tout instant t à partir de la valeur initiale de V uniquement. Il semble que votre suggestion m'oblige à connaître les constantes pour chaque échantillon séparément.Je dois supposer que tous les échantillons ont une courbure de décroissance commune, de sorte que je n'ai besoin que de connaître initV pour faire la prédiction pour chaque nouvel échantillon. Je ne suis pas tout à fait sûr que la courbure est complètement exponentielle, donc l'ajustement du modèle et des transformations semble être un outil idéal pour trouver la meilleure courbure (la mesure est physique, donc pas de meilleure courbure théorique), sauf que je ne sais pas comment m'en débarrasser de la différence entre V et Pred V au temps zéro.
J'ai inclus mon ensemble de données, avec une prédiction Pred V (modèle d'ajustement) à partir de l'utilisation du modèle d'ajustement, et une formule de prédiction Prev V (solveur) construite à la main et des constantes trouvées en utilisant le solveur dans Excel.
Ce dernier répond à mon désir de donner V = initV à l'instant zéro, mais l'utilisation d'Excel ressemble à un pas en arrière. J'espère faire quelque chose de similaire ou mieux dans jmp.
