Extraños resultados de regresión logística de 5 parámetrosHola,
Tengo una gran cantidad de datos de Luminex, usando un panel 48plex, donde cada uno de los 48 analitos que detecta en las muestras se calcula contra una curva estándar (es decir, 48 curvas estándar en total). Cada columna de mi conjunto de datos es un analito diferente. Cada fila corresponde a un estándar (en una serie de dilución 1:4) o a una muestra desconocida. He estado usando la siguiente función para ajustar los datos usando una regresión logística de 5 parámetros, 48 veces en serie:
Ajustar curva (Y( :"[NOMBRE DEL ANALITO]"n ),X( [FACTOR DE DILUCIÓN]),Ajustar Logistic 5P(Guardar fórmula de predicción inversa),SendToReport(Dispatch( {}, "Logistic 5P", OutlineBox, {Establecer título ( "Logistic 5P" )} )));:"Dil Predictor" << Establecer nombre("[NOMBRE DEL ANÁLITO]")
Tenga en cuenta que sé muy poco sobre cómo usar JMP y lo copié del editor de código después de que alguien me mostró cómo ajustar los datos una vez. Para ejecutar esto, tengo que ocultar/excluir todas las filas que contienen valores para mis muestras desconocidas, y solo incluir/mostrar filas con datos sobre estándares.
Generalmente, obtengo curvas con un r2 > 0,99 que parecen encajar bastante bien con los puntos estándar medidos en los gráficos, pero con moderación, obtengo curvas muy extrañas (ver imagen). No soy un experto en ajustar curvas, pero parece que se podría ajustar una curva mejor a través de esos puntos. ¿Existen parámetros sobre cómo JMP se ajusta a las regresiones logísticas de 5 parámetros que pueda ajustar para evitar estas curvas basura?
Gracias
Combinación y limpieza de datosventanasRe: Resultados extraños de regresión logística de 5 parámetrosDadas las características simples que presentan sus datos, creo que la causa de los ajustes incorrectos es que su 5PLC está sobreparametrizado. Intente ajustar una curva logística con menos parámetros, digamos 3 o 4, y vea si el ajuste mejora.
Re: Resultados extraños de regresión logística de 5 parámetrosNo esperaría ajustar un modelo de curva logística con 5 parámetros cuando los datos no presentan tanta complejidad. Por ejemplo, espero que los datos muestren ambas asíntotas para poder ajustarse a una curva logística con un modelo de 4 parámetros.
Los modelos no lineales como este tienen altas correlaciones entre las estimaciones de los parámetros, por lo que pueden ser inestables en primer lugar, incluso cuando los datos exhiben todas las características de la forma esperada.
Re: Resultados extraños de regresión logística de 5 parámetrosHola, ¡gracias por la respuesta! He estado revisando la documentación, pero aún no he encontrado lo que busco. El problema no está relacionado con el script; es que a veces me salen ajustes incorrectos y no parece haber ninguna razón. Mientras reviso la documentación, busco algún conjunto de parámetros que pueda modificar para un 5PL, ya que algo no funciona con este análisis.
Re: Resultados extraños de regresión logística de 5 parámetrosHola, gracias por la respuesta! Ajustar la vista del eje x hace que todo me parezca un ajuste fallido (ver imagen).
Re: Resultados extraños de regresión logística de 5 parámetros¡Bienvenido!
Lea el capítulo sobre la plataforma Fit Curve en la documentación de JMP. Tiene muchas características específicas para ayudar a analizar las curvas de dilución del ensayo.
No necesitas un guión. Su tabla de datos es alta, por lo que en lugar de ocultar y excluir filas, puede usar una columna de datos de identificador en la función Por para el procesamiento paralelo de todos los pares de curvas.
Re: Resultados extraños de regresión logística de 5 parámetrosHola,
Parece que olvidaste transformar tu eje X en LOG. El ajuste de 5 parámetros hace lo mejor que puede, pero se puede ver la gran falta de ajuste para los valores bajos e intermedios.
Mejor,
TS
