協助中位數拋光你好，
我有一些基於細胞的篩選數據，其中存在一種行性偽影，導致奇數行（A、C 等）的訊號強度略低於偶數行（B、D 等）。雖然理想的解決方案是消除設備本身的誤差，但我也希望對數據進行平滑處理，以挽救並提高命中率。我閱讀過一些論文，其中提到 Tukey 中值平滑法可用於篩選數據，以消除空間偏差，但我不知道如何在 JMP 中實現它，也不知道它是否已經內建了相關工具。我知道我可以透過計算行/列中位數並進行迭代來獲得一次平滑效果，但 Tukey 中值平滑法的強大之處在於它可以迭代 n 次，直到行和列中位數的變化可以忽略不計。我想知道是否有人可以幫我編寫一個腳本，或者推薦一個可以完成這項任務的插件？如果能有一個類似其他分析工具的圖形使用者介面視窗就太好了，我可以在那裡輸入y變數、行和列，以及任何「by」變數。最好還能有一個輸入框來輸入迭代次數，或提供某種殘差檢驗，以便程式能夠自動判斷何時停止迭代，並在每次迭代結束後顯示結果。我對JMP非常陌生，所以這對我來說有點難，但我非常感謝任何幫助！我認為這對於篩選分析工具來說也是一個強大的補充，因為它已被證明可以更好地平滑數據，使命中結果的可靠性更高。先感謝！
-年
中位數拋光相關資訊連結：
https://en.wikipedia.org/wiki/Median_polish
進階統計建模自動化和腳本編寫回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助我不認為 JMP 本身提供了中位數拋光函數，但是，JMP 與 Python 或 R 的介面可讓您存取它們的中位數拋光函數。
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助此外，如果您只想消除隔行偏差，只需在圖形使用者介面中點擊幾下即可完成。您也可以選擇“標準化”而不是“居中”。
聽起來確實像是個很有趣的腳本寫練習。如果我用JSL編寫腳本，我可能會按照這個影片裡的步驟來做。
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助然後或許可以將列平均值()替換為Col Median()。
要應用完整的中位數拋光，數據必須適合這樣做…
否則，許多有價值的（至關重要的！）資訊就會「意外」被刪除。
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助另一種方法…
哦，這次我就不提了。
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助我會幫你提！ @hogi的標準化 GUI也能做到這一點。
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助嗨，吉姆，
謝謝回覆。我原本希望避免自己從頭開始開發，而是利用其他人已經做出來的東西！
再次感謝，
年
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助嗨，傑德，
感謝您的回覆。能否詳細描述一下截圖中的操作？我對這些選項不太熟悉。
至於腳本編寫，我理解中間值優化的步驟，但由於它是迭代的，我需要一些時間才能編寫出靈活的腳本/實作方案。希望有人能幫我實現，或是推薦一個現成的腳本給我！
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助謝謝你們兩位！
我嘗試過類似的方法，用函數處理後資料確實有所改善！我取了每一行所有測試孔的中位數（因為在合適的條件下，高通量篩選中大多數測試孔都不會是陽性結果），並以此進行歸一化。這種方法在緩解行效應和篩選陽性結果方面效果不錯。
-年
回覆：關於如何進行中位數拋光的幫助嗨@amichaud ，
以下是上述情況的簡要概述：
- 既然你提到了偶數行和奇數行，我就創建了一個交替為 0 和 1 的列，稱為偏差。
- 右鍵點選「偏差」列，選擇「新公式列」>「分組依據」。這不會建立任何新列，而是將「偏差」列設定為未來所有公式列的分組列。
- 右鍵單擊 Y 列，然後選擇“新公式列”>“分佈”>“居中”，即可將 Y 列的值以 0 為中心進行轉換，此操作會針對任何給定的分組變數迭代執行。這表示「偏差」列中的 0 和 1 將分別進行轉換。這實際上只是基於奇偶行對樣本進行去偏差的另一種方法。您也可以選擇“分佈”>“標準化”來實現此目的。
- 該圖只是為了直觀地展示這一點。底部的圖表針對每個偏差組都採用了不同的擬合曲線，但頂部的圖表對兩個偏差組都採用了相同的擬合曲線，因為透過中心化消除了偏差。
此外，根據您的特定需求，您也可以將「偏差」欄位作為影響因素新增至您建立的任何模型中。這樣，分析器就能讓您查看並操作該影響因素，而無需更改任何資料。我附上了一個更新後的數據表來演示這一點。
