Utilisées pour construire des modèles non linéaires décrivant la relation entre une variable explicative et une variable de résultat.
Courbe d'ajustement
- Sélectionnez Analyser > Modélisation spécialisée > Ajuster la courbe .
- Sélectionnez une variable continue dans Sélectionner les colonnes et ajoutez-la à Y, Réponse .
- Sélectionnez une variable explicative continue pour X, Régresseur
Ajoutez une variable catégorielle au groupe pour obtenir un modèle distinct pour chaque valeur de cette variable (facultatif). Ici, nous avons échantillonné huit spécimens (deux pour chacun des quatre traitements).
- Cliquez sur OK .
JMP affiche un graphique de la réponse en fonction des valeurs prédictives pour toutes les données, et des graphiques séparés pour chaque groupe si une variable de regroupement a été utilisée.
Remarque : Le triangle rouge à côté de « Ajuster la courbe » affiche une collection de modèles non linéaires pouvant être ajustés.
Consultez la section « Détails statistiques de la plateforme Fit Curve » dans l’aide de JMP pour voir des représentations visuelles de différentes familles de modèles non linéaires afin de choisir celui qui convient le mieux à vos données.
Le modèle sigmoïde logistique à 4 paramètres a été choisi ici. D'autres modèles peuvent être ajustés et comparés.
- Sélectionnez Prédiction inverse personnalisée sous le triangle rouge .
Saisissez les valeurs de la variable réponse ( densité d'algues ) pour obtenir des prédictions et les intervalles de confiance correspondants pour la valeur de la variable explicative ( jours ) estimée pour atteindre une valeur donnée de la variable réponse. Ici, nous avons choisi une densité d'algues de 2.
JMP affiche les valeurs prédites et les intervalles de confiance de la variable explicative. Un graphique d'analyse des moyennes comparant ces prédictions entre les groupes est produit si une variable de regroupement a été utilisée.
Des options supplémentaires, telles que les graphiques Réel par Prédit et Résidu par Prédit , Enregistrer la formule de prédiction et de résidu , se trouvent sous le triangle rouge pour chaque modèle ajusté.
Algae Mitscherlich.jmp (Help > Sample Data Folder > Nonlinear Examples)Algues Mitscherlich.jmp (Aide > Dossier de données d'exemple > Exemples non linéaires)
Consultez la section Modélisation prédictive et spécialisée > Ajustement de courbes et régression non linéaire dans l'aide de JMP pour en savoir plus.
