もし非線形モデルあなたが望むはありませんフィット カーブプラットフォームまたはモデル ライブラリ非線形プラットフォームの？
データ テーブル列にモデル式を作成できます。 モデルが頻繁に使用されると予想される場合は、モデル ライブラリに追加することを検討してください。 (これに関する情報は、JMP Predictive and Specialized Modeling book の章に含まれています。非線形回帰. 「非線形モデル ライブラリのカスタマイズ」というタイトルのセクションを探してください。)
カルシウムの例を思い出すとこのシリーズのパート 3 、アイダホ州立大学のハワード・グライムスは、細胞内の放射性カルシウムの量を決定する実験を行いました. 特に、細胞が懸濁状態にあった時間と細胞内の放射性カルシウムの量との関係は興味深いものでした。 モデル ライブラリのワイブル成長モデルを使用しました。 ただし、別の形式でモデルを適合させることに関心があるとします。
パラメータには有用な解釈があるため、この形式のモデルは特に有用です。
𝛽1 上水平漸近線
𝛽2 y 切片
𝛽3 レートパラメータ
𝛽4 形状パラメータ。 形状パラメーターが 1 より大きい場合、曲線はシグモイドです。
これを列式として入力するにはJMP 、最初のステップは、パラメーターとその開始値を定義することです。 まず、データ テーブルに新しい列を作成し、列の数式を追加します。 式エディタで、中央下部のパネルのリストの選択を定数からパラメータに変更します。
[新しいパラメーター] をクリックします。 開いたダイアログ ボックスで、パラメータの名前と開始値を指定します。
このプロセスを繰り返して、モデルの各パラメーターをその開始値とともに入力します。
パラメータを定義したら、式エディタを使用してモデル式を入力できます。 パラメータは、式の中で太字のエントリとして表示されることに注意してください。
モデル式が適切なパラメータ開始値とともにデータ テーブルに配置されたら、非線形プラットフォームに進み、Y 変数と上記で作成したモデル式列を X、予測子式として入力します。 最初の一連の反復の後、このモデルは収束しているはずです。 Confidence Limits ボタンをクリックして、パラメータ推定値の限界を確認します。
信頼限界のいくつかは欠損値として報告されています。 区間はプロファイル尤度信頼区間であり、これらの制限を取得するために使用される反復手法がパラメーター推定値の制限にうまく収束しないことは珍しくありません。
これらの結果を調べる際に、パラメーター b4 の推定値が 1 に非常に近いことに注意してください。 b4 がモデルの指数を表しているとすると、それが 1 に等しい場合は、計算に影響を与えず、モデルに含める必要はありません。 最初に b4 を 1 に固定した場合のモデルへの影響を調べるには、赤い三角形をクリックして現在の解を記憶し、[解を記憶] を選択します。 このモデルに「オリジナル」という名前を付けます。 これにより、結果ウィンドウに新しいセクションが追加され、記憶されたモデルの適合統計とパラメーター推定が表示されます。 結果ウィンドウのコントロール パネルまでスクロールします。 b4 の値を 1 に変更し、四角をクリックしてその値をロックします。 [実行] をクリックして、モデルを再実行します。
赤い三角形のオプションを使用してこのソリューションを覚えてから、Remembered Models パネルを調べます。
適合情報の要約、新しいモデルのパラメーター推定値、およびモデル間の比較が行われました。 この場合、p 値は 0.8933 で、モデルの二乗誤差和 (SSE) が異なると結論付けるには証拠が不十分です。 これにより、この場合は単純なモデルの方が適切であると結論付けることができ、モデル方程式からパラメーター b4 を削除することを選択できます。
要約すると
このシリーズでは、フィッティングにアプローチする 3 つの異なる方法を見てきました。非線形モデルJMPでは：フィット カーブ プラットフォーム、非線形プラットフォームのモデル ライブラリ、および非線形プラットフォームのカスタム モデル。 列の数式を使用する従来の非線形アプローチはより強力で柔軟ですが、Fit Curve プラットフォームは使いやすいです。 非線形モデルのフィッティングに慣れていない人にとって、Fit Curve を使用すると、非線形モデリングを簡単に始めることができます。 モデルの指定に慣れたら、JMP の従来のアプローチを最大限に活用して、使用可能なモデルの種類を拡張できます。
編集者注:全体をチェック4部構成のシリーズ.
このシリーズは、非線形モデリングの優れたチュートリアルです。 ただし、もう 1 つのステップ、カスタム モデルを Fit Curve プラットフォームに追加する方法を見つけたいと思っていました。 パート 4 では Nonlinear プラットフォームの追加機能を示しましたが、Fit Curve は、複数のモデルをフィッティングする際に優れた比較要約 (AICc など) を提供し、Word 文書にキャプチャするために簡単にスクリプト化された表を提供します。 Fit Curve プラットフォームにカスタム モデルを追加する方法はありますか?
