만약에 비선형 모델 당신이 원하는 맞춤 곡선 플랫폼 또는 모델 라이브러리 비선형 플랫폼의?
데이터 테이블 열에서 모델 수식을 만들 수 있습니다. 모델이 자주 사용할 것으로 예상되는 모델인 경우 모델 라이브러리에 추가하는 것을 고려할 수 있습니다. (이 작업에 대한 정보는 JMP Predictive and Specialized Modeling 책의 비선형 회귀 . "비선형 모델 라이브러리 사용자 지정" 섹션을 찾습니다.)
칼슘 예를 기억한다면 이 시리즈의 3부 , Idaho State University의 Howard Grimes는 세포 내 방사성 칼슘의 양을 결정하는 실험을 수행했습니다. 특히, 세포가 현탁액에 있는 시간과 세포 내 방사성 칼슘의 양 사이의 관계가 흥미로웠습니다. 모델 라이브러리에서 Weibull 성장 모델을 사용했습니다. 그러나 모델을 다른 형식으로 맞추는 데 관심이 있다고 가정합니다.
이 모델 형식은 매개변수에 유용한 해석이 있으므로 특히 유용할 수 있습니다.
𝛽1 상부 수평 점근선
𝛽2 y절편
𝛽3 속도 매개변수
𝛽4 모양 매개변수. 모양 매개변수가 1보다 크면 곡선은 S자형입니다.
이것을 열 수식으로 입력하려면 JMP , 첫 번째 단계는 매개변수와 해당 시작 값을 정의하는 것입니다. 시작하려면 데이터 테이블에 새 열을 만들고 열 수식을 추가합니다. 수식 편집기에서 하단 중앙 패널의 목록 선택 항목을 상수에서 매개 변수로 변경합니다.
새 매개변수를 클릭합니다. 열리는 대화 상자에서 표시된 대로 매개변수 이름과 시작 값을 제공하십시오.
프로세스를 반복하여 시작 값과 함께 모델의 각 매개변수를 입력합니다.
매개변수를 정의하면 수식 편집기를 사용하여 모델 수식을 입력할 수 있습니다. 매개변수는 수식에서 굵게 표시됩니다.
모델 수식이 적절한 매개 변수 시작 값이 있는 데이터 테이블에 있으면 비선형 플랫폼으로 진행하여 Y 변수와 위에서 생성한 모델 수식 열을 X, 예측자 수식으로 입력합니다. 첫 번째 반복 세트 후에 이 모델은 수렴되어야 합니다. Confidence Limits 버튼을 클릭하여 모수 추정치 주변의 한계를 확인하십시오.
몇 가지 신뢰 한계가 누락된 값으로 보고됩니다. 구간은 프로필 우도 신뢰 구간이며 이러한 한계를 얻기 위해 사용되는 반복 기법이 모수 추정치에 대한 한계에 성공적으로 수렴하지 못하는 것은 드문 일이 아닙니다.
이러한 결과를 검토할 때 매개변수 b4에 대한 추정치가 1에 매우 가깝다는 점에 유의하십시오. b4가 모델에서 지수를 나타내는 경우 1이면 계산에 영향을 주지 않으며 모델에 포함할 필요가 없습니다. 먼저 b4를 1로 고정하는 경우 모델에 미치는 영향을 탐색하려면 빨간색 삼각형을 클릭하고 솔루션 기억을 선택하여 현재 솔루션을 기억하십시오. 이 모델의 이름을 원본으로 지정하십시오. 이렇게 하면 기억된 모델에 대한 적합 통계 및 매개변수 추정치가 포함된 결과 창에 새 섹션이 추가됩니다. 결과 창에서 제어판으로 스크롤합니다. b4의 값을 1로 변경하고 사각형을 클릭하여 해당 값을 잠급니다. 이동을 클릭하여 모델을 다시 실행하십시오.
빨간색 삼각형 옵션을 사용하여 이 솔루션을 기억한 다음 기억된 모델 패널을 검사합니다.
적합 정보 요약, 새 모델에 대한 모수 추정치 및 모델 간 비교가 이루어졌습니다. 이 경우 p-값이 0.8933이면 모델의 오차 제곱합(SSE)이 다르다는 결론을 내릴 증거가 충분하지 않습니다. 따라서 이 경우 더 간단한 모델이 더 나은 선택이라는 결론을 내릴 수 있으며 모델 방정식에서 매개변수 b4를 제거하도록 선택할 수 있습니다.
요약
이 시리즈에서는 피팅에 접근하는 세 가지 다른 방법을 살펴보았습니다. 비선형 모델 JMP에서: Fit Curve 플랫폼 , 비선형 플랫폼의 모델 라이브러리 , 비선형 플랫폼의 맞춤형 모델. 열 수식을 사용하는 고전적인 비선형 접근 방식은 더 강력하고 유연하며 Fit Curve 플랫폼은 사용하기 쉽습니다. 비선형 모델 피팅이 처음인 경우 Fit Curve를 사용하는 것이 비선형 모델링을 쉽게 시작할 수 있는 좋은 방법일 수 있습니다. 모델 지정에 익숙해지면 JMP의 기존 접근 방식을 최대한 활용하여 사용 가능한 모델 유형을 확장할 수 있습니다.
편집자 주: 전체를 확인하세요 4부작 시리즈 .
커뮤니티 여러분,
우수한 품질의 스레드. 잘 했어.
두 가지 질문:
(1) 도구가 신뢰 한계를 추정하는 데 도움이 되도록 제약 조건을 추가할 수 있습니까?
(2) 신뢰 한계를 계산하기 위해 항상 사용 가능한 추정 표준 오차를 사용하기 위해 취해야 할 단계는 무엇입니까?
친절한 안부
에스테반
이 시리즈는 비선형 모델링을 위한 훌륭한 자습서입니다. 그러나 한 가지 단계를 더 찾고 싶었습니다. Fit Curve 플랫폼에 사용자 지정 모델을 추가하는 방법입니다. 4부에서는 비선형 플랫폼의 추가 기능을 보여 주었지만 Fit Curve는 여러 모델을 피팅할 때 그리고 Word 문서로 캡처하기 위해 쉽게 스크립팅할 수 있는 테이블에서 뛰어난 비교 요약(예: AICc)을 제공합니다. 맞춤 곡선 플랫폼에 맞춤 모델을 추가할 수 있는 방법이 있나요?
