如何計算平行線模型中的相對效價？你好，
我在擬合曲線中擬合了平行線模型 LogY=Sample+Log_Dose。
平行測試和模型參數都沒問題，和我在 R 或 PLA 軟體中得到的結果完全一樣。但是相對效價卻完全不同。請問哪裡可以找到相關的計算技術細節？謝謝！
進階統計建模基礎資料分析與建模回覆：如何計算平行線模型中的相對效力？一份簡短的測試資料表、所使用的不同程式碼以及結果概述將有助於調查。
回覆：如何計算平行線模型中的相對效力？預測與專用建模 > 擬合曲線 > 模型擬合選項 > 測試並行性確實包含一些資訊。
回覆：如何計算平行線模型中的相對效力？我使用了PLA的範例。 R語言計算出的RP值為2.170981，與PLA軟體的計算結果相同。但JMP的計算結果卻是5.9。
估計的參數相同，所以我認為兩者都使用了相同的模型，但 JMP 的 RP 值太大。
data <- read_excel("PLA Example_parallel line.xlsx", sheet = "Sheet1")
data$Log_Dose = log(data$Dose)
data$LogY = log(data$Y)
fit <- lm(LogY ~ Sample+Log_Dose , data = data) #平行線模型：共同斜率
摘要（擬合）
係數 <- coef(fit)
db <- 係數["SampleT"] #
beta <- coefficients["Log_Dose"]
LogRP <- db / beta
RP<-exp(logRP)
在 JMP 中，我透過專門建模 -> 擬合曲線、多項式 -> 擬合線性模型並測試平行性來擬合模型。
回覆：如何計算平行線模型中的相對效力？嗨@acton ，
您看到差異的原因是 JMP 中的平行線檢定的估計值沒有與 S 的「基線」進行比較，而是顯示了每個項，因此您可以獲得與螢幕截圖相同的值（螢幕截圖使用了樣本組的虛擬編碼）：
- 截距 = 5.71347（對於 S）
- SampleT = 0.70423 → T 的截距 = 5.71347 + 0.70423 = 6.4177（與 JMP 表格相符）
- SampleU = 0.51262 → U 的截距 = 6.2261
- SampleV = 0.61602 → V 的截距 = 6.3295
標準誤差估計值不同是因為 JMP 是從協方差矩陣中獲得的，而您從螢幕截圖中得到的估計值似乎是原始估計值。
謝謝，
本
回覆：如何計算平行線模型中的相對效力？嗨，本，
我對 JMP 的截距和斜率估計值沒有異議，但相對效價似乎不正確。我點擊了「測試平行性」後才看到相對效價部分。我不確定這些相對效價是否適用於平行線模型。我找不到 JMP 中關於此分析的說明文件。
謝謝，
行動
