Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocidaMi objetivo es ajustar estos datos a una función logística (Logística 3P por ejemplo). tLa variable y representa una proporción, por lo que el valor máximo posible es 100%. Entonces necesito especificar la asíntota como 100% porque el modelo me da valores por encima de este límite, y esto es empíricamente imposible (imagen adjunta).
Gracias por la ayuda.
Análisis y modelado de datos básicosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocidaEs difícil saberlo solo con la captura de pantalla: ¿estás utilizando plataformas Fit Curve, Nonlinear o FDE? Además, ¿es posible compartir un conjunto anónimo de datos con los que trabajar?
Re: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocidaSi entendí correctamente, es necesario ajustar Logistic-2P, porque se conoce la asíntota.
En ese caso, necesitas normalizar tus datos, de modo que Y esté entre 0 y 1. En tu caso, supongo que deberías dividir tu Y por 100.
Después de eso, el Logistic-2P estará disponible:
Escalar sus datos no debería afectar las estimaciones de los otros dos parámetros, es decir, las dos estimaciones restantes son iguales. A menos que desee hacer algún tipo de predicción de Y dado "cp", entonces deberá reducir la escala después de la predicción utilizando el modelo ajustado.
Re: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocida¡Muchas gracias! Tengo otra duda relacionada con este tipo de análisis.
Cuando intento comparar estimaciones de parámetros, obtengo este error:
Y cuando intento hacer una predicción inversa personalizada, el error estándar en dos variables es enorme (las otras son muy buenas):
¿Es posible que estos dos tratamientos no puedan modelarse? ¿Existe una posible solución? Son las dos curvas marcadas con una flecha (amarilla y morada).
¡Gracias por la ayuda a todos los usuarios!
Re: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocidaNo hay suficiente información aquí para poder saber qué está pasando. A partir de la curva ajustada, sospecho que las estimaciones de la tasa de crecimiento de esos dos son relativamente grandes. De la predicción inversa, parece que los modelos tienen grandes incertidumbres. No puedo decir de dónde provienen las incertidumbres según lo que veo aquí.
Re: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocida¿Debería preocuparse por la falta de paralelismo entre estas curvas?
Re: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocidaGracias por tu ayuda Peng.
Si quieres, puedo pasarte un conjunto de datos anónimos para "jugar" con ellos, para descubrir qué está pasando aquí 
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Re: Ajustar datos a una función logística con una asíntota conocidaHola Mark,
No tanto, porque son tratamientos diferentes, y cada uno reacciona diferente. Si quieres, puedo enviarte un conjunto de datos anónimo para investigarlo .
¡Muchas gracias por tu ayuda!
