Hallo zusammen,
Ist es möglich, die Konfidenzkurven in der neuen Passing-Bablok-Option in fit y by x anzuzeigen?
Als ich es ausprobierte, war die Option immer ausgegraut. Vielleicht gibt es eine Lösung? Nach einem Kunden fragen.
Danke, Jonas
Vielen Dank euch beiden für die Antworten. Werde die Informationen nächste Woche weiterleiten.
danke für Ihre Antwort @peng_liu .
Die Berechnung von Konfidenzkurven für Passing Bablok ist ein fortlaufendes Forschungsthema für das Entwicklungsteam. Laut dem Entwickler „o Sobald wir herausgefunden haben, welche Methode wir verwenden sollten, beispielsweise die Verwendung von Bootstrap oder dem Konfidenzintervall der Parameterschätzungen, werde ich sie in JMP18.0 implementieren.“
Es ist absichtlich deaktiviert. Ich weiß nicht, dass es einen Konsens darüber gibt, wie die Intervalle für dieses Modell berechnet werden sollen. Ich kann nicht sehen, ob sie im Hinblick auf das traditionelle Konfidenzintervall angepasster Werte und Vorhersageintervalle gegebener erklärender Variablenwerte eindeutig definiert sind. Dieses Modell basiert nicht auf einer probabilistischen Theorie.
Das heißt aber nicht, dass wir nichts tun können. Ich sehe, dass die Leute Bootstrap verwenden, was in gewisser Weise eine Möglichkeit ist, zumindest die Konfidenzintervalle angepasster Werte zu definieren.
Hier sind die Schritte:
Ich verwende „Method Compare.jmp“ unter Beispieldatensätzen.
Verwenden Sie dieses Skript, um einen Bericht zu erhalten:
Bivariate(
Y( :Method 1 ),
X( :Standard ),
Fit Passing Bablok( {Equality Line( 1 ), Line Color( {212, 73, 88} )} )
);
Klicken Sie im Bericht mit der rechten Maustaste auf den Schätzungsbericht und wählen Sie Bootstrap. Dies sollte eine Standardfunktion in JMP17 sein. Früher brauchte man Pro.
Im Dialog empfehle ich, das erste Kästchen zu aktivieren und bei Bedarf die Anzahl der Proben zu erhöhen, um eine bessere Präzision zu erreichen. Dann OK.
Sie erhalten einen Tisch, der so aussieht. Achsenabschnitt ist der Achsenabschnitt, Standard ist die Steigung.
Erstellen Sie eine Formelspalte, und in meinem Beispiel wird die Formel selbst erklärt.
Führen Sie „Distribution“ für diese Spalte aus und lesen Sie die Quantile ab, um das Konfidenzintervall für den angepassten Wert bei Standard = 100 zu erhalten.
Da es sich um Passing-Bablok handelt, sollten die Intervalle in beide Richtungen definiert werden: X und Y. Dann sollte man eine reziproke Formel wie die folgende definieren, die den angepassten X-Wert bei gegebenem Y darstellt. Führen Sie auf diese Weise die Verteilung für diese Spalte aus, und das Ergebnis ist das Konfidenzintervall des angepassten X bei gegebenem Y.
Habe gerade die gleiche Frage bekommen. Vielen Dank an alle für die Informationen. Warte auf die Implementierung in JMP 18.
