Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointJ'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. Sinon, 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 !
AutreRe : Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointSalut @Aké ,
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Quoi qu'il en soit, si vos données proviennent d'un processus physique, j'imagine qu'il devrait y avoir une équation connue qui explique la courbe de décroissance observée. Mais JMP peut toujours faire ce que vous voulez. Cela aide en fait que vos données soient dans un format empilé.
Pour ce faire, vous pouvez procéder comme suit : accédez à Analyser > Modélisation spécialisée > Ajuster la courbe, puis moulez les colonnes comme indiqué.
Vous obtiendrez un écran qui ressemble à ceci, allez sur le bouton rouge > Croissance et décroissance exponentielle > Fit Exponential 2P (deux paramètres) :
Vous obtenez alors ceci dans la sortie du rapport :
Si vous allez sur le bouton rouge à côté de Exponentiel 2P, sélectionnez Enregistrer les formules> Enregistrer la formule de prédiction
Vous obtiendrez alors une colonne dans votre tableau de données contenant la formule de prédiction basée sur le "Type":
Vous pouvez voir que les valeurs à :Time=0 sont très proches des valeurs d'origine. Et si vous créez un générateur de graphes de V vs V Predictor(), consultez le script vert que j'ai enregistré dans la table de données. J'ai quelques scripts enregistrés dans la table de données que vous pouvez consulter. Vous pouvez essayer d'échanger le Sample et le Type dans le Group et le Z. Ils donnent des modèles légèrement différents, car l'un est regroupé par :Sample et l'autre par :Type.
Cela devrait vous donner ce que vous voulez. Lorsqu'ils sont regroupés par type, vous pouvez voir que les constantes de décroissance dans les exposants ne sont pas identiques les unes aux autres. La seule autre façon de fixer les valeurs de l'ordonnée à l'origine (à laquelle je peux penser) est de faire un ajustement y par x avec Type dans le champ By. Mais, vous voudrez faire une transformation de la colonne V en prenant le journal de celle-ci. Les graphiques doivent maintenant être linéaires et lorsque vous ajustez une ligne aux données, vous pouvez alors faire Fit Special... et forcer l'ordonnée à l'origine à la valeur correcte du log du V initial - j'ai enregistré un script à la table de données que vous pouvez consulter -- il est configuré pour faire chaque échantillon et type séparément. Les pentes ne sont pas les mêmes, donc les constantes de décroissance exponentielle ne seront pas les mêmes non plus.
Tout cela devrait au moins vous mettre sur la bonne voie. Cool ensemble de données et projet au fait !
J'espère que cela t'aides!,
DS
Re : Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointOu ici. Gosh, je suis nouveau sur le forum! 
Re : Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointJe me rends compte que j'aurais dû mettre ma mise à jour en réponse pour que vous la découvriez, alors voici un pointeur vers ci-dessus.
Re : Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointSalut @Aké ,
Y a-t-il une raison pour laquelle vous utilisez la plate-forme de modèle d'ajustement et un modèle de surface de réponse ? Toutes vos fonctions de désintégration ont-elles la même constante de temps ? Si vous avez déjà une formule ou une équation qui devrait prédire le processus de désintégration, je l'utiliserais. Mais, une fois que vous avez une formule de prédiction à partir de la plate-forme que vous utilisez, vous pouvez toujours entrer et modifier l'ordonnée à l'origine (ce que je crois être votre valeur initiale) pour qu'elle soit le premier élément de la colonne :X[1]. Pouvez-vous partager votre tableau de données et/ou votre formule de prédiction ?
DS
MISE À JOUR:
J'ai pensé à votre tâche à accomplir, et il semble que vous étudiez un processus qui dépend du temps et des conditions initiales. Si votre table de données est organisée avec une colonne pour le temps, des colonnes pour chacune des mesures de décroissance, vous voudrez peut-être la changer en un format "empilé", où vous empilez les données en fonction des colonnes de décroissance. Cela créera une table de données que vous pourrez "intégrer comme une seule" dans la plate-forme Fit Curve. Vous trouverez ci-joint un tableau de données mis à jour avec des scripts que vous pouvez exécuter à partir des triangles verts pour montrer ce que j'ai fait. Les fonctions que je génère sont de simples fonctions de décroissance exponentielle qui ont la forme fonctionnelle :
où f_0 est la valeur initiale. Il n'y a que deux paramètres entrant dans cette fonction : f_0 et time, t ; d'où mon choix de la fonction de décroissance exponentielle 2P dans la plate-forme Fit Curve. Si vous ajustez la courbe comme je l'ai fait, vous pouvez définir manuellement la valeur initiale si nécessaire, et elle devrait la gérer de manière appropriée. Sans pouvoir voir votre tableau de données ou comment vous vous y prenez, il est difficile de fournir une aide supplémentaire.
Re : Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointSalut 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
MISE 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 soit 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.
Re : Modèle "verrouillé" à la valeur du premier pointSalut @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.
MISE À JOUR : J'ai créé un tableau simple avec quelques fonctions de décroissance exponentielles, puis je l'ai ajusté à l'aide de Analyse > Modélisation spécialisée > Non linéaire et j'ai utilisé une décroissance 3P exponentielle ajustée pour ajuster les données. Ensuite, j'ai enregistré la formule de prédiction dans la table de données, puis j'ai changé la valeur de décalage pour qu'elle soit la valeur de départ de DecayX. Cela devrait vous aider à vous mettre dans la bonne direction, j'espère.
J'espère que cela t'aides!,
DS
