Quando un modello lineare non è sufficiente: adattamento di modelli non lineari con JMP ®
Susan Walsh, Statistica del supporto tecnico, SAS
Questa sessione utilizzerà diversi set di dati per esplorare i diversi approcci all'adattamento di modelli non lineari in JMP. Con l'aggiunta della piattaforma Fit Curve, l'adattamento di modelli non lineari in JMP non è mai stato così facile. La prima opzione affrontata sarà l'uso di questa piattaforma per esaminare una serie di curve tramite una variabile di raggruppamento. Particolare attenzione sarà data al confronto delle stime dei parametri, utilizzando l'analisi delle medie o il test di equivalenza. Un secondo set di dati sarà utilizzato per adattare una sequenza di modelli di crescita, confrontando i diversi modelli per determinare quale modello potrebbe essere il migliore per quei dati. Sebbene la piattaforma Fit Curve includa una raccolta di modelli popolari, è sempre possibile che un utente voglia adattare un modello non incluso in quella piattaforma. Il documento utilizzerà tabelle di dati aggiuntive per dimostrare l'uso della libreria di modelli precedentemente esistente. L'approccio finale affrontato sarà un esempio di creazione di un modello non lineare come formula nella tabella di dati e quindi di adattamento nella piattaforma non lineare. Includerà il blocco dei valori dei parametri nella formula per confrontare diversi modelli e determinare il miglior adattamento.
