선형 모델이 안 될 때: JMP®를 사용하여 비선형 모델 맞춤 선형 모델이 적합하지 않은 경우: JMP®를 사용하여 비선형 모델 맞춤
Susan Walsh, SAS 기술 지원 통계학자
이 세션에서는 여러 데이터 세트를 사용하여 JMP에서 비선형 모델을 적합하는 다양한 접근 방식을 살펴봅니다. Fit Curve 플랫폼이 추가되어 JMP에서 비선형 모델을 적합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 다루는 첫 번째 옵션은 이 플랫폼을 사용하여 그룹화 변수별로 일련의 곡선을 조사하는 것입니다. 평균 분석이나 동등성 검정을 사용하여 매개변수 추정치를 비교하는 데 특히 주의를 기울일 것입니다. 두 번째 데이터 세트는 일련의 성장 모델을 적합하는 데 사용되며, 다양한 모델을 비교하여 해당 데이터에 가장 적합한 모델을 결정합니다. Fit Curve 플랫폼에는 인기 있는 모델 컬렉션이 포함되어 있지만 사용자가 해당 플랫폼에 포함되지 않은 모델을 적합하고 싶어할 가능성이 항상 있습니다. 이 논문에서는 추가 데이터 테이블을 사용하여 기존 모델 라이브러리의 사용을 설명합니다. 다루는 마지막 접근 방식은 데이터 테이블에서 수식으로 비선형 모델을 만든 다음 비선형 플랫폼에 적합하는 예입니다. 여기에는 수식에서 매개변수 값을 잠그어 다양한 모델을 비교하고 가장 적합한 모델을 결정하는 것이 포함됩니다.
