Quand un modèle linéaire ne suffit pas : ajustement de modèles non linéaires avec JMP®
Susan Walsh, statisticienne du support technique, SAS
Cette session utilisera plusieurs jeux de données pour explorer les différentes approches d'ajustement de modèles non linéaires dans JMP. Grâce à l'ajout de la plateforme Fit Curve, l'ajustement de modèles non linéaires dans JMP n'a jamais été aussi simple. La première option abordée consistera à utiliser cette plateforme pour examiner une série de courbes par variable de regroupement. Une attention particulière sera portée à la comparaison des estimations de paramètres, à l'aide de l'analyse des moyennes ou du test d'équivalence. Un deuxième jeu de données sera utilisé pour ajuster une séquence de modèles de croissance, en comparant les différents modèles afin de déterminer celui qui serait le plus adapté à ces données. Bien que la plateforme Fit Curve inclue une collection de modèles courants, il est toujours possible qu'un utilisateur souhaite ajuster un modèle non inclus dans cette plateforme. Cet article utilisera des tables de données supplémentaires pour illustrer l'utilisation de la bibliothèque de modèles existante. La dernière approche abordée sera un exemple de création d'un modèle non linéaire sous forme de formule dans la table de données, puis d'ajustement dans la plateforme non linéaire. Elle inclura le verrouillage des valeurs des paramètres dans la formule afin de comparer différents modèles et de déterminer le meilleur ajustement.
