Cuando un modelo lineal simplemente no es suficiente: Ajuste de modelos no lineales con JMP ®
Susan Walsh, estadística de soporte técnico, SAS
Esta sesión utilizará varios conjuntos de datos para explorar los diferentes enfoques para ajustar modelos no lineales en JMP. Con la incorporación de la plataforma Fit Curve, ajustar modelos no lineales en JMP nunca ha sido tan fácil. La primera opción abordada será el uso de esta plataforma para examinar una serie de curvas mediante una variable de agrupación. Se prestará especial atención a la comparación de las estimaciones de los parámetros mediante análisis de medias o la prueba de equivalencia. Un segundo conjunto de datos se utilizará para ajustar una secuencia de modelos de crecimiento, comparando los diferentes modelos para determinar cuál podría ser el más adecuado para esos datos. Si bien la plataforma Fit Curve incluye una colección de modelos populares, siempre es posible que un usuario desee ajustar un modelo no incluido en ella. El trabajo utilizará tablas de datos adicionales para demostrar el uso de la biblioteca de modelos existente. El enfoque final será un ejemplo de creación de un modelo no lineal como fórmula en la tabla de datos y su posterior ajuste en la plataforma no lineal. Esto incluirá el bloqueo de los valores de los parámetros en la fórmula para comparar diferentes modelos y determinar el mejor ajuste.
