协助进行中值抛光你好，
我有一些基于细胞的筛选数据，其中存在一种行性伪影，导致奇数行（A、C 等）的信号强度略低于偶数行（B、D 等）。虽然理想的解决方案是消除设备本身的误差，但我也希望对数据进行平滑处理，以挽救并提高命中率。我阅读过一些论文，其中提到 Tukey 中值平滑法可用于筛选数据，以消除空间偏差，但我不知道如何在 JMP 中实现它，也不知道它是否已经内置了相关工具。我知道我可以通过计算行/列中位数并进行迭代来获得一次平滑效果，但 Tukey 中值平滑法的强大之处在于它可以迭代 n 次，直到行和列中位数的变化可以忽略不计。我想知道是否有人可以帮我编写一个脚本，或者推荐一个可以完成这项任务的插件？如果能有一个类似其他分析工具的图形用户界面窗口就太好了，我可以在那里输入y变量、行和列，以及任何“by”变量。最好还能有一个输入框来输入迭代次数，或者提供某种残差检验，以便程序能够自动判断何时停止迭代，并在每次迭代结束后显示结果。我对JMP非常陌生，所以这对我来说有点难，但我非常感谢任何帮助！我认为这对于筛选分析工具来说也是一个强大的补充，因为它已被证明可以更好地平滑数据，使命中结果的可靠性更高。提前感谢！
-年
中值抛光相关信息链接：
https://en.wikipedia.org/wiki/Median_polish
高级统计建模自动化和脚本编写回复：关于如何进行中值抛光的帮助我不认为 JMP 本身提供了中值抛光函数，但是，JMP 与 Python 或 R 的接口允许您访问它们的中值抛光函数。
回复：关于如何进行中值抛光的帮助此外，如果您只想消除隔行偏差，只需在图形用户界面中点击几下即可完成。您还可以选择“标准化”而不是“居中”。
听起来确实像是个很有趣的脚本编写练习。如果我用JSL编写脚本，我可能会按照这个视频里的步骤来做。
回复：关于如何进行中值抛光的帮助然后或许可以将列平均值()替换为Col Median()。
要应用完整的中位数抛光，数据必须适合这样做……
否则，很多有价值的（至关重要的！）信息就会“意外”被删除。
回复：关于如何进行中值抛光的帮助另一种方法……
哦，这次我就不提了。
回复：关于如何进行中值抛光的帮助我会帮你提一下！ @hogi的标准化 GUI也能做到这一点。
回复：关于如何进行中值抛光的帮助嗨，吉姆，
谢谢回复。我原本希望避免自己从头开始开发，而是利用其他人已经做出来的东西！
再次感谢，
年
回复：关于如何进行中值抛光的帮助嗨，杰德，
感谢您的回复。您能否详细描述一下截图中的操作？我对这些选项不太熟悉。
至于脚本编写，我理解中间值优化的步骤，但由于它是迭代的，我需要一些时间才能编写出灵活的脚本/实现方案。希望有人能帮我实现，或者推荐一个现成的脚本给我！
回复：关于如何进行中值抛光的帮助谢谢你们两位！
我尝试过类似的方法，用函数处理后数据确实有所改善！我取了每一行所有测试孔的中位数（因为在合适的条件下，高通量筛选中大多数测试孔都不会是阳性结果），并以此进行归一化。这种方法在缓解行效应和筛选阳性结果方面效果不错。
-年
回复：关于如何进行中值抛光的帮助嗨@amichaud ，
以下是对上述情况的简要概述：
- 既然你提到了偶数行和奇数行，我就创建了一个交替为 0 和 1 的列，称为偏差。
- 右键单击“偏差”列，选择“新建公式列”>“分组依据”。这不会创建任何新列，而是将“偏差”列设置为未来所有公式列的分组列。
- 右键单击 Y 列，然后选择“新建公式列”>“分布”>“居中”，即可将 Y 列的值以 0 为中心进行转换，此操作会针对任何给定的分组变量迭代执行。这意味着“偏差”列中的 0 和 1 将分别进行转换。这实际上只是基于奇偶行对样本进行去偏差的另一种方法。您也可以选择“分布”>“标准化”来实现此目的。
- 该图只是为了直观地展示这一点。底部的图表针对每个偏差组都采用了不同的拟合曲线，但顶部的图表对两个偏差组都采用了相同的拟合曲线，因为通过中心化消除了偏差。
此外，根据您的具体需求，您也可以将“偏差”列作为影响因素添加到您创建的任何模型中。这样，分析器就能让您查看并操作该影响因素，而无需更改任何数据。我附上了一个更新后的数据表来演示这一点。
