Ciao.
Ho una domanda su come creare più variabili quando si adatta la curva 4PL.
Ad esempio, normalmente testiamo 10 punti di concentrazione diluiti in serie e ogni punto ha risultati triplicati per il prodotto di riferimento e di prova.
Quindi, eseguiamo il test di equivalenza utilizzando l'adattamento non lineare con curve sigmoidee-curve logistiche-logistiche 4p con dati di concentrazione trasformati logaritmici.
E possiamo vedere il grafico che ha quattro categorie (tasso di crescita, punto di flesso, asintoto inferiore e asintoto superiore).
La mia domanda è
È possibile creare nuove variabili diverse da quelle 4 categorie sopra?
In alcuni casi, è possibile osservare una variabilità maggiore con il rapporto asintotico inferiore a causa del grande impatto di piccole variazioni nei rapporti del campione di riferimento e del campione di prova. Per superare questo potenziale inconveniente, Yang et al. suggerire di non considerare l'asintoto inferiore da solo, ma insieme all'asintoto superiore come rapporto tra asintoto superiore e inferiore come New Variable=(asintoto superiore - asintoto inferiore) ref / (asintoto superiore - asintoto inferiore) test.
Non si tratta di creare una nuova colonna nella tabella dei dati, ma penso che dobbiamo utilizzare i dati del risultato (asintoto superiore e inferiore) e creare una nuova variabile.
Qualcuno ha lo stesso problema con me?
Grazie per il tuo tempo.
@Hyunsik al momento non disponiamo della funzione per creare un test personalizzato per le combinazioni funzionali dei parametri del modello in Fit Curve.Incoraggio ad andare al nostro Lista dei desideri e descrivi la tua esigenza, in modo che possiamo esaminare l'aggiunta delle funzionalità che vorresti vedere in JMP.
Grazie Sam. Metterò questo problema nella lista dei desideri.
