come calcolare la potenza relativa nel modello di linea parallela?CIAO,
Ho adattato il modello di linea parallela LogY=Sample+Log_Dose alla curva di adattamento.
Il test di parallelismo e i parametri del modello sono corretti. Sono esattamente gli stessi che ho ottenuto con il software R o PLA. Ma le potenze relative sono totalmente diverse. C'è un posto dove trovare i dettagli tecnici sul calcolo? Grazie!
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseRe: come calcolare la potenza relativa nel modello di linea parallela?Una piccola tabella di dati di prova, i diversi codici utilizzati e una panoramica dei risultati faciliteranno l'indagine.
Re: come calcolare la potenza relativa nel modello di linea parallela?Modellazione predittiva e specializzata > Adatta curva > Opzioni di adattamento del modello > Il parallelismo del test contiene alcune informazioni
Re: come calcolare la potenza relativa nel modello di linea parallela?Ho usato l'esempio di PLA. Il RP di R è 2,170981, lo stesso che ho ottenuto dal software PLA. Ma il risultato di JMP è 5,9.
I parametri stimati sono gli stessi, quindi penso che entrambi utilizzino lo stesso modello, solo che l'RP di JMP è troppo grande.
dati <- read_excel("Esempio PLA_linea parallela.xlsx", foglio = "Foglio1")
dati$Log_Dose = log(dati$Dose)
dati$LogY = log(dati$Y)
fit <- lm(LogY ~ Sample+Log_Dose , data = data) #modello di linea parallela: pendenza comune
riassunto(adatto)
coefficienti <- coef(fit)
db <- coefficienti["CampioneT"] #
beta <- coefficienti["Log_Dose"]
LogRP <- db / beta
RP<-exp(logRP)
In JMP, ho adattato il modello in modellazione specializzata -> curva di adattamento, polinomi -> adattamento lineare e parallelismo di test
Re: come calcolare la potenza relativa nel modello di linea parallela?Ciao @acton ,
Il motivo per cui vedi le differenze è che le stime nel test della linea parallela in JMP non prendono la differenza dalla "linea di base" di S, ma mostrano invece ogni termine; puoi ottenere gli stessi valori dello screenshot (che utilizza la codifica fittizia per i gruppi campione):
- Intercetta = 5,71347 (per S)
- SampleT = 0,70423 → Intercetta di T = 5,71347 + 0,70423 = 6,4177 (corrisponde alla tabella JMP)
- SampleU = 0,51262 → Intercetta di U = 6,2261
- SampleV = 0,61602 → Intercetta di V = 6,3295
Le stime dell'errore standard differiscono perché JMP le ricava dalla matrice di covarianza, mentre le stime dello screenshot sembrano essere stime grezze.
Grazie,
Ben
Re: come calcolare la potenza relativa nel modello di linea parallela?Ciao Ben,
Le stime di intercetta e pendenza di JMP mi soddisfano, ma le potenze relative non sembrano corrette. Ho cliccato su "Test parallelismo" e poi ho ottenuto la parte relativa alle potenze relative. Non sono sicuro che si tratti di potenze relative per il modello di linea parallela. Non riesco a trovare il file di aiuto di JMP per questa analisi.
Grazie,
Acton
