こんにちは、
私は、xとyについて、各処理のデータを個別にモデル化して、y/100 = 0,5のxに対応する値と、生成されたロジスティック曲線の変曲点を予測しようとしています。assyp.がわかっているので、2Pのロジスティックモデルが必要です(1)。
これを実現するために、スタッフの勧めにより (ありがとうございます)、Fit Model で GLMM を使用する方法と非線形プラットフォームを使用する方法という 2 つの異なる方法を試しています。
GLMM で発生している問題について、いくつか質問があります。
1. その曲線の変曲点を知るにはどうしたらいいですか? それを表示するメニュー オプションが見つかりませんでした。
2. 誤差標準偏差。二項分布を使用すると（調べてみたところ、割合についてはこれが最善の選択だと思いますが、確信はありません）、処理 C（最初の問題の 1 つ）だけでなく、処理 A（以前はこの問題はありませんでした）でも誤差が非常に高くなります。私が選択した分布が主な問題なのでしょうか?
3. 最後に、二項分布を使用すると、多くの処理で確率 Chisqr は「モデル」にとって重要ではありませんが、適合度統計は良好な値を持ちます (コミュニティ投稿の JMP の回答で見つけました)。この Chisqr の値で、モデルは良好な結果を持ちますか?
非線形プラットフォームを使用したモデリングの方法に関しては、スクリプトでわかるように、さまざまなパラメーター化 (および JMP の Log2P) を使用した方程式を試しましたが、「実行」を押すと問題が発生します。結果は必要な曲線に適合せず、パラメーターの初期値が原因である可能性があります。このエラーを回避するために、この初期値を推定する形式はありますか? また、カスタム逆予測を行おうとすると失敗します。
この投稿には、値の匿名データセットを添付します。目的は、データの制限にもかかわらず、スクリプトで試したことに対して良い結果を得ることです。
よろしくお願いします。
こんにちは、カイクさん
ご質問ありがとうございます。
- 二項回帰曲線の場合、変曲点は確率 0.5 の点です (これは逆予測関数を使用して既に見つけています)。
- 選択した分布が問題なのではなく、データのスパース性が問題なのかもしれません。Fit Model ウィンドウの「Firth Bias-Adjusted Estimates」ボックスをチェックすると、より良い結果が得られるかもしれません。 @Mark_Baileyによる、背景を説明する投稿がこちらにあります。
- 質問が理解できません。コミュニティの他の誰かが洞察力を持っているかもしれませんし、言い換えていただけますか?
非線形の質問に関しては、変曲点の確認、同等性テストの実行、並列性の比較などができる Fit Curve プラットフォームを使用するとうまくいくかもしれません。元のデータ テーブルに Fit Curve スクリプトを添付しました。
こんにちは@Kaik
曲線の変曲点を見つけたい場合は、一次導関数を取ることができます。
一次導関数の取得
詳細についてはヘルプドキュメントを参照してください: ヘルプ-->JMP を検索
こんにちは@stan_koprowski : 2 次導関数(wrt x) = 0 に設定し、x について解くと変曲点が得られます...
こんにちは、ジェド。
ご回答ありがとうございます。ご提案いただいた 2 番目のポイントを試してみます。3 番目のポイントは、曲線が調整されているかどうか、またそれをどのように解釈するかを示すために JMP が提供するパラメーターについてです。
