비선형 회귀를 사용할 때 사후 분석저는 용량-반응 실험(약리학)에서 얻은 데이터를 가지고 있고, 비선형 회귀 분석을 사용하여 수정된 Michael-Menten 모델에 맞춰 적용했습니다(--> 특수 모델링 --> 비선형(모델 = A*(1-exp(-k*dose))^c + 절편)). 이 실험에서는 다양한 수준을 검정하는 데 중점을 두었습니다. 개별 수준에 대한 관찰 수는 제한되어 있습니다(분산을 직접 분석하기에는 부족함).
입력 매개변수의 두 수준(시험 제품의 두 용량)이 서로 유의미하게 다른 반응을 보이는지 어떻게 비교할 수 있나요? '사용자 지정 추정'을 사용하면 수준을 예측할 수 있지만, 이 방법으로 두 용량 수준을 비교할 때 P값이나 오차항이 없습니다(예: A*(1-exp(-k*2400))^c - A*(1-exp(-k*1200))^c). 미리 감사드립니다.
고급 통계 모델링Re: 비선형 회귀 분석 사용 시 사후 분석안녕하세요 @tvkmez11 ,
데이터 테이블에 접근하여 확인하는 것이 정말 도움이 될 것 같습니다. 제가 가장 먼저 생각한 것은 프로파일러를 사용하여 용량 간 차이를 저장하는 것입니다. 예를 들어, 온도가 변경되는 프로세스에서 반응 변화를 살펴보는 경우를 생각해 보겠습니다. 비선형 설정에서 프로파일러 옵션을 활성화하고 온도(또는 용량) 값을 설정한 후 '설정 기억'을 선택하면 두 가지 온도 설정과 함께 효능 값이 저장됩니다.
마우스 오른쪽 버튼을 클릭 > 결합된 데이터 표 만들기를 선택한 다음 Rel Potency(또는 Y) 값을 함께 쌓은 다음 Fit Y by X를 사용하여 T-테스트와 같은 일종의 그룹 비교를 수행할 수 있습니다.
감사해요,
벤
