Ciao a tutti,
è possibile mostrare le curve di confidenza nella nuova opzione bablok passante in adattamento y per x?
Quando l'ho provato, l'opzione era sempre disattivata. Forse c'è una soluzione? Chiedere un cliente.
grazie, Jonas
Grazie ad entrambi per le risposte. Inoltreremo le informazioni la prossima settimana.
Grazie per la vostra risposta @peng_liu .
Il calcolo delle curve di confidenza per Passing Bablok è un argomento di ricerca in corso per il team di sviluppo. Secondo lo sviluppatore, "o Una volta stabilito quale metodo dovremmo utilizzare, ad esempio utilizzando il bootstrap o l'intervallo di confidenza delle stime dei parametri, lo implementerò JMP18.0."
È intenzionalmente disabilitato. Non so che ci sia consenso su come calcolare gli intervalli per questo modello. Non riesco a vedere se siano definiti in modo inequivocabile, in termini di intervallo di confidenza tradizionale di valori adattati e intervalli di previsione di dati variabili esplicative. Questo modello non è definito su una teoria probabilistica.
Ma ciò non significa che non possiamo fare nulla. C'è una cosa che vedo che le persone stanno facendo è usare il bootstrap, che è un modo per definire almeno gli intervalli di confidenza dei valori adattati in un certo senso.
Ecco i passaggi:
Sto utilizzando "Method Comparison.jmp" tra i set di dati di esempio.
Utilizza questo script per ottenere un rapporto:
Bivariate(
Y( :Method 1 ),
X( :Standard ),
Fit Passing Bablok( {Equality Line( 1 ), Line Color( {212, 73, 88} )} )
);
Nel rapporto, fai clic con il pulsante destro del mouse sul rapporto di stima e scegli Bootstrap. Questa dovrebbe essere una funzionalità standard in JMP17. In passato, c'era bisogno di Pro.
Nella finestra di dialogo, consiglio di selezionare la prima casella e, se lo si desidera, aumentare il numero di campioni per ottenere una migliore precisione. Allora OK.
Ottieni un tavolo simile a questo. Intercetta è l'intercetta, Standard è la pendenza.
Crea una colonna formula e il mio esempio si spiega automaticamente quale sia la formula.
Esegui Distribuzione su quella colonna e leggi i quantili per ottenere l'intervallo di confidenza per il valore adattato su Standard = 100.
Poiché si tratta di Passing-Bablok, gli intervalli dovrebbero essere definiti in entrambe le direzioni: X e Y. Quindi si dovrebbe definire una formula reciproca come la seguente, che è il valore X adattato dato Y. In tal modo, esegui Distribuzione su quella colonna e il risultato è l'intervallo di confidenza di X adattato dato Y.
Ho appena ricevuto la stessa domanda. Grazie a tutti per le informazioni In attesa dell'implementazione in JMP 18.
