알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 피팅내 목표는 이 데이터를 물류 기능(예: Logistic 3P)에 맞추는 것입니다. 티y 변수는 비율을 나타내므로 가능한 최대값은 100%입니다. 따라서 모델이 이 한계를 초과하는 값을 제공하기 때문에 점근선을 100%로 지정해야 하며 이는 경험적으로 불가능합니다(첨부된 이미지).
도움을 주셔서 감사합니다.
기본 데이터 분석 및 모델링예측 모델링 및 기계 학습Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.스크린샷만으로는 구분하기 어렵습니다. Fit Curve, Nonlinear 또는 FDE 플랫폼을 사용하고 있습니까? 또한 작업할 익명화된 데이터 세트를 공유할 수 있습니까?
Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.내가 올바르게 이해했다면 점근선이 알려져 있으므로 Logistic-2P를 맞춰야 합니다.
이 경우 Y가 0과 1 사이가 되도록 데이터를 정규화해야 합니다. 귀하의 경우에는 Y를 100으로 나누어야 할 것 같습니다.
그 후에는 Logistic-2P를 사용할 수 있습니다.
데이터를 확장해도 다른 두 매개변수 추정값에 영향을 주어서는 안 됩니다. 즉, 나머지 두 추정값은 동일합니다. "cp"가 주어지면 Y에 대한 일종의 예측을 수행하고 싶지 않은 경우 적합 모델을 사용하여 예측 후 규모를 축소해야 합니다.
Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.매우 감사합니다! 이런 분석과 관련해 또 다른 의문점이 있습니다.
매개변수 추정값을 비교하려고 하면 다음 오류가 발생합니다.
그리고 맞춤형 역 예측을 시도할 때 두 변수의 표준 오차가 엄청납니다(다른 변수는 매우 좋습니다).
이 두 치료법을 모델링할 수 없는 것이 가능합니까? 가능한 해결책이 있나요? 화살표(노란색과 보라색)로 표시된 두 개의 곡선입니다.
모든 사용자에게 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.여기에는 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있을 만큼 정보가 충분하지 않습니다. 적합 곡선을 보면 이 두 가지의 성장률 추정치가 상대적으로 크다고 생각됩니다. 역예측을 통해 보면 모델의 불확실성이 큰 것 같습니다. 여기서 본 내용으로는 불확실성이 어디서 발생하는지 알 수 없습니다.
Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.이러한 곡선 간의 평행성이 부족한 점을 우려해야 합니까?
Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.펭님 도와주셔서 감사합니다.
원하신다면 여기에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알아내기 위해 "플레이"할 수 있는 익명 데이터 세트를 여러분에게 전달할 수 있습니다 
.
Re: 알려진 점근선을 사용하여 데이터를 로지스틱 함수에 맞춥니다.안녕 마크,
그다지 많지는 않습니다. 치료법이 다르고 각각 반응이 다르기 때문입니다. 원하시면 익명의 데이터 세트를 보내 조사해 드릴 수 있습니다 .
도움을 주셔서 정말 감사합니다!
