Was wäre, wenn die nichtlineares Modell Du willst, ist nicht in der Kurve anpassen Plattform oder die Modellbibliothek der nichtlinearen Plattform?
Sie können eine Modellformel in einer Datentabellenspalte erstellen. Wenn es sich bei dem Modell um ein Modell handelt, das Sie voraussichtlich häufig verwenden, können Sie erwägen, es der Modellbibliothek hinzuzufügen. (Informationen dazu finden Sie im JMP Predictive and Specialized Modeling-Buch im Kapitel über Nichtlineare Regression . Suchen Sie nach dem Abschnitt mit dem Titel „Anpassen der nichtlinearen Modellbibliothek“.
Wenn Sie sich an das Kalzium-Beispiel von erinnern Teil 3 dieser Serie Howard Grimes von der Idaho State University führte ein Experiment durch, um die Menge an radioaktivem Kalzium in Zellen zu bestimmen. Insbesondere war der Zusammenhang zwischen der Verweildauer der Zellen in einer Suspension und der Menge an radioaktivem Kalzium in den Zellen von Interesse. Wir haben das Weibull-Wachstumsmodell in der Modellbibliothek verwendet. Angenommen, Sie möchten das Modell jedoch in eine andere Form anpassen:
Diese Form des Modells könnte besonders nützlich sein, da die Parameter eine nützliche Interpretation haben:
𝛽1 die obere horizontale Asymptote
𝛽2 der y-Achsenabschnitt
𝛽3 der Ratenparameter
𝛽4 der Formparameter. Wenn der Formparameter größer als eins ist, ist die Kurve sigmoidal.
Um dies als Spaltenformel einzugeben JMP , besteht der erste Schritt darin, die Parameter und ihre Startwerte zu definieren. Erstellen Sie zunächst eine neue Spalte in der Datentabelle und fügen Sie eine Spaltenformel hinzu. Ändern Sie im Formeleditor die Listenauswahl im mittleren unteren Bereich von „Konstanten“ in „Parameter“.
Klicken Sie auf Neuer Parameter. Geben Sie im sich öffnenden Dialogfeld den Namen des Parameters und den Startwert wie gezeigt ein.
Wiederholen Sie den Vorgang, um jeden Parameter zusammen mit seinem Startwert in das Modell einzugeben.
Nachdem Sie die Parameter definiert haben, können Sie die Modellformel mit dem Formeleditor eingeben. Beachten Sie, dass die Parameter in der Formel als fettgedruckte Einträge angezeigt werden.
Nachdem sich die Modellformel in der Datentabelle mit den entsprechenden Parameterstartwerten befindet, fahren Sie mit der nichtlinearen Plattform fort und geben Sie die Y-Variable und die oben erstellte Modellformelspalte als X, Prädiktorformel ein. Nach den ersten Iterationen sollte dieses Modell konvergiert sein. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Konfidenzgrenzen“, um die Grenzen rund um die Parameterschätzungen anzuzeigen.
Mehrere der Konfidenzgrenzen werden als fehlende Werte gemeldet. Bei den Intervallen handelt es sich um Profilwahrscheinlichkeits-Konfidenzintervalle, und es kommt nicht selten vor, dass die zur Ermittlung dieser Grenzwerte verwendete iterative Technik nicht erfolgreich an die Grenzwerte für die Parameterschätzungen konvergiert.
Beachten Sie bei der Untersuchung dieser Ergebnisse, dass der Schätzwert für Parameter b4 sehr nahe bei 1 liegt. Da b4 einen Exponenten im Modell darstellt und der Wert gleich 1 ist, hat dies keine Auswirkung auf die Berechnung und muss nicht in das Modell einbezogen werden. Um die Auswirkung auf das Modell zu untersuchen, wenn Sie b4 zuerst auf 1 festlegen, merken Sie sich die aktuelle Lösung, indem Sie auf das rote Dreieck klicken und „Lösung merken“ auswählen. Nennen Sie dieses Modell Original. Dadurch wird dem Ergebnisfenster ein neuer Abschnitt mit Anpassungsstatistiken und Parameterschätzungen für das gespeicherte Modell hinzugefügt. Scrollen Sie im Ergebnisfenster zum Bedienfeld. Ändern Sie den Wert von b4 auf 1 und klicken Sie in das Quadrat, um diesen Wert zu fixieren. Führen Sie das Modell erneut aus, indem Sie auf „Los“ klicken.
Verwenden Sie die Option mit dem roten Dreieck, um sich diese Lösung zu merken, und untersuchen Sie dann den Bereich „Gespeicherte Modelle“.
Es wurde eine Zusammenfassung der Anpassungsinformationen, der Parameterschätzungen für das neue Modell und ein Vergleich zwischen den Modellen durchgeführt. In diesem Fall gibt es bei einem p-Wert von 0,8933 keine ausreichenden Beweise für die Schlussfolgerung, dass die Fehlerquadratsummen (SSE) der Modelle unterschiedlich sind. Dies könnte zu dem Schluss führen, dass das einfachere Modell in diesem Fall die bessere Wahl ist, und Sie könnten sich dafür entscheiden, den Parameter b4 aus der Modellgleichung zu entfernen.
Fassen wir es zusammen
In dieser Serie haben Sie drei verschiedene Möglichkeiten gesehen, an die Anpassung von a heranzugehen nichtlineares Modell in JMP: die Fit Curve-Plattform , die Modellbibliothek in der nichtlinearen Plattform und ein benutzerdefiniertes Modell in der nichtlinearen Plattform. Der klassische nichtlineare Ansatz mit einer Spaltenformel ist leistungsfähiger und flexibler, während die Fit Curve-Plattform einfacher zu verwenden ist. Für diejenigen, die mit der Anpassung nichtlinearer Modelle noch nicht vertraut sind, kann die Verwendung von „Kurve anpassen“ eine gute Möglichkeit sein, den Einstieg in die nichtlineare Modellierung zu erleichtern. Sobald Sie mit der Spezifikation von Modellen vertrauter sind, können Sie die volle Leistungsfähigkeit des klassischen Ansatzes in JMP nutzen, um die verfügbaren Modelltypen zu erweitern.
Anmerkung der Redaktion: Schauen Sie sich das Ganze an vierteilige Serie .
Liebe Community,
Ausgezeichneter Qualitätsfaden. Gute Arbeit.
Zwei Fragen:
(1) Können wir Einschränkungen hinzufügen, um das Tool bei der Schätzung der Konfidenzgrenzen zu unterstützen?
(2) Welche Schritte müssen unternommen werden, um den geschätzten Standardfehler, der immer verfügbar ist, zur Berechnung der Konfidenzgrenzen zu verwenden?
Mit freundlichen Grüße
Esteban
Diese Serie ist ein hervorragendes Tutorial für die nichtlineare Modellierung. Ich hatte jedoch gehofft, einen weiteren Schritt zu finden: wie man ein benutzerdefiniertes Modell zur Fit Curve-Plattform hinzufügt. Während Teil 4 die zusätzlichen Funktionen der nichtlinearen Plattform zeigte, bietet Fit Curve hervorragende Vergleichszusammenfassungen (z. B. AICc) beim Anpassen mehrerer Modelle und in Tabellen, die sich leicht per Skript für die Erfassung in einem Word-Dokument erstellen lassen. Gibt es eine Möglichkeit, ein benutzerdefiniertes Modell zur Fit Curve-Plattform hinzuzufügen?
