Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoIl mio obiettivo è adattare questi dati a una funzione logistica (Logistic 3P ad esempio). TLa variabile y rappresenta una proporzione, quindi il valore massimo possibile è 100%. Quindi devo specificare l'asintoto al 100% perché il modello mi fornisce valori superiori a questo limite e questo è empiricamente impossibile (immagine allegata).
Grazie per l'aiuto.
Analisi e modellazione dei dati di baseModellazione predittiva e machine learningRi: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoÈ difficile dirlo solo dallo screenshot: stai utilizzando le piattaforme Fit Curve, Nonlinear o FDE? Inoltre, è possibile condividere un insieme anonimo di dati con cui lavorare?
Ri: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoSe ho capito bene, devi adattare Logistic-2P, perché l'asintoto è noto.
In tal caso, devi normalizzare i tuoi dati, in modo tale che Y sia compreso tra 0 e 1. Nel tuo caso, immagino che dovresti dividere Y per 100.
Successivamente, Logistic-2P sarà disponibile:
Il ridimensionamento dei dati non dovrebbe influire sulle stime degli altri due parametri, ovvero le restanti due stime sono le stesse. A meno che tu non voglia fare una sorta di previsione di Y dato "cp", allora è necessario ridimensionare dopo la previsione utilizzando il modello adattato.
Ri: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoGrazie mille! Ho un altro dubbio legato a questo tipo di analisi.
Quando provo a confrontare le stime dei parametri, ottengo questo errore:
E quando provo a fare una previsione inversa personalizzata, l'errore std in due variabili è enorme (le altre sono così buone):
È possibile che questi due trattamenti non possano essere modellati? Esiste una possibile soluzione? Sono le due curve contrassegnate da una freccia (gialla e viola).
Grazie per l'aiuto a tutti gli utenti!
Ri: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoNon ci sono abbastanza informazioni qui per poter dire cosa sta succedendo. Dalla curva adattata, sospetto che le stime del tasso di crescita di questi due siano relativamente ampie. Dalla previsione inversa, sembra che i modelli presentino grandi incertezze. Non posso dire da dove provengano le incertezze in base a ciò che vedo qui.
Ri: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoDovresti preoccuparti della mancanza di parallelismo tra queste curve?
Ri: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoGrazie per l'aiuto Peng.
Se vuoi, posso passarti un set di dati anonimi per "giocarci" e scoprire cosa sta succedendo qui 
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Ri: Adattare i dati a una funzione logistica con un asintoto notoCiao Marco,
Non tanto, perché sono trattamenti diversi e ognuno reagisce in modo diverso. Se vuoi, posso inviarti un set di dati anonimo per indagare .
Grazie mille per il tuo aiuto!
