你好，
我試圖分別對每種處理的資料進行建模，對於 x 和 y 來預測與 y/100 = 0,5 的 x 相對應的值以及產生的邏輯曲線的拐點。我想要一個帶有 2P 的物流模型，因為 assyp。已知 (1)。
為此，根據工作人員的推薦（非常感謝），我嘗試了兩種不同的方法：在擬合模型中使用 GLMM 和非線性平台。
從我在 GLMM 中遇到的問題開始，我有幾個問題：
1. 我怎樣才能知道該曲線的拐點？我沒有找到顯示它的選單選項。
2. 誤差標準。使用二項式分佈（我已經搜索過它，對於比例，我認為這是最好的選擇，但我不確定），在治療C（最初的問題之一）中，誤差是如此之高，而且在治療A 中也是如此（我之前沒有這個問題）。我選擇的發行版是主要問題嗎？
3. 最後，使用二項式分佈，在許多處理中，機率Chisqr 對於「模型」並不顯著，但擬合優度統計具有很好的價值（我在社區帖子的JMP 答案中找到了它） 。有了這個 Chisqr 值，模型的結果是否良好？
關於使用非線性平台建模的方式，正如您在腳本中所看到的，我嘗試了具有不同參數化的方程式（以及來自 JMP 的 Log2P），但當我按下「Go」時遇到了問題。結果不符合我想要的曲線，我認為可能是參數初始值導致的。有沒有什麼形式來估計這個初始值以避免這個錯誤？另外，當我嘗試進行自訂逆預測時，它失敗了。
我在這篇文章中附上了一個匿名的值資料集。儘管存在數據限制，但目標是為我在腳本中嘗試的內容獲得良好的結果。
先感謝您。
嗨凱克，
感謝您的提問。
- 對於二項式迴歸曲線，拐點是機率為 0.5 的點（您已經使用逆預測函數找到了該點）。
- 我認為您選擇的分佈不是問題，而可能是資料的稀疏性。如果您勾選「擬合模型」視窗中的「Firth 偏差調整估計」框，您可能會得到更好的結果。這是@Mark_Bailey的一篇文章，提供了一些背景知識。
- 我不明白這個問題。也許社群中的其他人有見解，或者您可以重新表達？
關於非線性問題，您可能會更好地使用“擬合曲線”平台，在該平台上您可以看到拐點，進行等價測試，比較並行性等。 我已將“擬合曲線”腳本附加到您的原始資料表中。
嗨@Kaik
如果你想找出曲線的拐點，你可以求一階導數。
取得一階導數
有關其他詳細信息，請參閱幫助文件：幫助-->搜尋 JMP
- 附加數字函數
- 模型擬合選項保存一階導數
碳粉匣
JMP save first derivativeJMP save first derivativeJMP save first derivative JMP 保存一階導數
嗨@stan_koprowski ：設定二階導數（wrt x）= 0，然後解 x 將得到拐點...
你好傑德，
謝謝你的回答！我將嘗試您向我提出的第二點。第三點是關於JMP為我們提供的參數來說明曲線是否調整以及如何解釋它。
