이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과안녕하세요,
저는 48plex 패널을 사용하여 대량의 Luminex 데이터를 보유하고 있습니다. 여기서 샘플에서 감지하는 48개의 분석물 각각은 표준 곡선에 대해 계산됩니다(총 48개의 표준 곡선). 내 데이터 세트의 각 열은 서로 다른 분석 물질입니다. 각 행은 표준(1:4 희석 시리즈) 또는 알 수 없는 샘플에 해당합니다. 나는 5개 매개변수 로지스틱 회귀를 사용하여 48번 연속으로 데이터를 맞추기 위해 다음 함수를 사용해 왔습니다.
Fit Curve(Y( :"[분석기 이름]"n ),X( [DILUTION FACTOR]),Fit Logistic 5P(역 예측 공식 저장),SendToReport(Dispatch( {}, "로지스틱 5P", OutlineBox, {제목 설정 ( "로지스틱 5P" )} )));:"Dil 예측자" << Set Name("[분석기 이름]")
나는 JMP를 사용하는 방법에 대해 거의 알지 못했으며 누군가 데이터를 맞추는 방법을 한 번 보여준 후 코드 편집기에서 이것을 복사했습니다. 이를 실행하려면 알 수 없는 샘플에 대한 값이 포함된 모든 행을 숨기거나 제외해야 하며 표준에 대한 데이터가 있는 행만 포함/숨기기 해제해야 합니다.
일반적으로 그래프의 측정된 표준점과 꽤 잘 맞는 것처럼 보이는 r2 > 0.99의 곡선을 얻지만 드물게 매우 이상한 곡선을 얻습니다(이미지 참조). 저는 곡선 피팅 전문가는 아니지만 해당 지점을 통해 더 나은 곡선을 맞출 수 있을 것 같습니다. JMP가 이러한 정크 곡선을 피하기 위해 조정할 수 있는 5가지 매개변수 로지스틱 회귀 분석에 대한 매개변수가 있습니까?
감사해요
데이터 혼합 및 정리윈도우Re: 이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과데이터에 나타난 간단한 특징을 고려할 때, 부적절한 적합도의 원인은 5PLC가 과모수화되어 있다고 생각합니다. 3개나 4개 정도의 더 적은 매개변수를 사용하여 로지스틱 곡선을 적합해 보고 적합도가 향상되는지 확인해 보세요.
Re: 이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과데이터가 그렇게 복잡하지 않은 경우 매개변수가 5개인 로지스틱 곡선 모델을 적합할 것으로 기대하지 않습니다. 예를 들어, 4-매개변수 모델로 로지스틱 곡선을 맞추기 위해 데이터가 두 점근선을 모두 나타낼 것으로 예상합니다.
이와 같은 비선형 모델은 모수 추정치 간에 높은 상관 관계를 가지므로 데이터가 예상되는 모양의 모든 특징을 나타내더라도 애초에 불안정할 수 있습니다.
Re: 이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과안녕하세요, 답변 감사합니다! 설명서를 살펴봤지만 아직 원하는 내용을 찾지 못했습니다. 문제는 스크립트와 관련이 없습니다. 가끔씩 제대로 된 적합이 나오지 않는데, 이유가 없는 것 같습니다. 설명서를 살펴보니 5PL 분석에 문제가 있는 것 같아서 수정할 수 있는 매개변수 집합을 찾고 있습니다.
Re: 이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과안녕하세요, 응답해 주셔서 감사합니다! x축 보기를 조정하면 모든 것이 나에게 맞지 않는 것처럼 보입니다(이미지 참조).
Re: 이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과환영!
JMP 문서에서 적합 곡선 플랫폼에 대한 장을 읽어보세요. 특히 분석 희석 곡선을 분석하는 데 도움이 되는 많은 기능이 있습니다.
스크립트가 필요하지 않습니다. 데이터 테이블이 크므로 행을 숨기고 제외하는 대신 모든 곡선 쌍의 병렬 처리를 위해 기준 역할의 식별자 데이터 열을 사용할 수 있습니다.
Re: 이상한 5개 매개변수 로지스틱 회귀 결과안녕,
X축을 LOG로 변환하는 것을 잊은 것 같습니다. 5개 매개변수 피팅은 최선을 다하지만 낮은 값과 중간 값에서는 적합성이 크게 떨어지는 것을 볼 수 있습니다.
최상의,
TS
