모형 적합 옵션
곡선 적합 플랫폼의 각 모형 보고서에는 다음 옵션 중 일부 또는 전체가 포함된 빨간색 삼각형 메뉴가 있습니다.
병렬 검정
곡선이 X 축을 따라 이동할 때 모형이 비슷한지 여부를 판별하는 데 도움이 됩니다. 특정 상황에서는 그룹 간 추가 비교를 수행하기 전에 병렬 처리를 설정하는 것이 중요합니다. 플랫폼 시작 창에서 그룹 변수를 지정한 경우에만 이 옵션을 사용할 수 있습니다. 이 옵션은 고차 다항식을 제외한 선형 회귀 모형과 시그모이드 모형에 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 병렬 검정에서 확인하십시오.
변곡점
(Weibull 성장, 로지스틱 4P Rodbard 및 로지스틱 5P 모형에만 사용 가능) 모형에 대한 변곡점 추정값이 포함된 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 보고서에는 변곡점 추정값, 추정값의 표준 오차, 신뢰 하한 및 신뢰 상한이 포함되어 있습니다. 플랫폼 시작 창에서 그룹 변수를 지정하면 각 그룹에 대한 추정값이 계산되고 변곡점을 비교하는 ANOM 차트가 보고서에 포함됩니다.
곡선 아래 면적
적합 곡선 아래 면적을 제공합니다. 이 옵션은 1구획, 2구획 및 모든 정상점 모형에 사용할 수 있습니다. 이중 지수 4P 모형에도 이 옵션을 사용할 수 있지만 모든 모수가 양수일 때만 가능합니다. 통합 범위는 모형의 유형에 따라 다르며 보고서에 지정됩니다.
플랫폼 시작 창에서 그룹화 변수를 지정한 경우 그룹 간 추정값 비교를 위해 평균 분석이 수행됩니다. 그룹에 대한 결과가 결정 한계를 초과하면 결과가 AUC의 전체 평균과 다르다고 간주됩니다.
반응 정상점까지의 시간
(셀 성장 4P 및 1구획 모형에만 사용 가능) 적합 곡선의 정상점에서 회귀변수 X의 추정값을 계산합니다. 추정값의 표준 오차도 표시됩니다.
반응 정상점
(셀 성장 4P 및 1구획 모형에 사용 가능) 적합 곡선의 정상점에서 반응 Y의 추정값을 계산합니다. 추정값의 표준 오차도 표시됩니다.
모수 추정값 비교
(플랫폼 시작 창에서 그룹 변수를 지정한 경우에만 사용 가능) 그룹화 변수의 전체 수준에서 모수의 동일성 검정을 위한 분석을 제공합니다. 자세한 내용은 모수 추정값 비교에서 확인하십시오.
동등성 검정
(플랫폼 시작 창에서 그룹 변수를 지정한 경우에만 사용 가능) 그룹화 변수의 전체 수준에서 모형의 동등성 검정을 위한 분석을 제공합니다. 자세한 내용은 동등성 검정에서 확인하십시오.
곡선 DOE 분석
(시작 창에서 그룹화 변수와 하나 이상의 보조 변수를 지정한 경우에만 사용 가능하며, 그룹화 변수의 수준이 5개 이상이어야 함. "함수 열" 탭을 사용하는 경우에는 사용 불가능) 곡선 적합 플랫폼 내에서 "일반화 회귀" 보고서를 시작합니다. 일반화 회귀 모형은 보조 변수를 모형 효과로 사용하여 비선형 모형의 각 모수에 적합됩니다. 기본적으로 2차 요인 모형이 적합되고 "추정 방법"은 "최량 부분집합"입니다. 모형의 항 수가 20개를 초과하거나 함수 수가 1000개를 초과하면 "추정 방법"이 자동으로 "가지 치기 전진 선택"으로 전환됩니다. 데이터 테이블이 확증적 선별 설계에서 나온 경우 "추정 방법"이 자동으로 "2단계 전진 선택"으로 전환됩니다. 아니면 원래 데이터 테이블에서 원하는 모형 적합을 정의하는 모형 스크립트를 지정할 수도 있습니다. 그러면 모형이 결합되어 반응 프로파일러를 회귀변수 및 보조 변수의 함수로 생성합니다. 그런 다음 CDOE 프로파일러를 사용하여 보조 변수가 반응에 어떤 영향을 주는지 탐색할 수 있습니다.
"곡선 DOE 분석" 보고서에는 다음과 같은 빨간색 삼각형 메뉴 옵션이 있습니다.
모형 모수에 대한 일반화 회귀
각 모형 모수에 대한 "일반화 회귀" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. "일반화 회귀" 모형 보고서에 대한 자세한 내용은 모형 적합 보고서의 선형 모형 적합에서 확인하십시오.
진단 그림
반응 변수에 대한 실제값 대 예측값 그림과 잔차 그림을 표시하거나 숨깁니다.
CDOE 적합 그림
적합된 값의 그림을 표시하거나 숨깁니다. 그룹 변수가 지정된 경우 그룹 변수의 각 수준에 대한 적합된 값 그림의 격자도 표시됩니다.
CDOE 프로파일러
보조 변수에 따라 반응이 어떻게 변하는지 탐색할 수 있는 CDOE 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. "CDOE 프로파일러"의 빨간색 삼각형 메뉴 옵션에 대한 자세한 내용은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오.
예측 계산식 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 반응에 대한 예측 계산식이 포함됩니다.
모수 테이블 생성
모수 추정값, 표준 오차 및 t 비를 데이터 테이블에 저장합니다. 플랫폼 시작 창에서 그룹 변수를 지정한 경우에만 이 옵션을 사용할 수 있습니다.
실제값 대 예측값 그림
세로 축에 실제 Y 값을 표시하고 가로 축에 예측 Y 값을 표시합니다.
잔차 대 예측값 그림
세로 축에 잔차를 표시하고 가로 축에 예측 Y 값을 표시합니다.
프로파일러
적합 예측 함수의 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. 도함수는 X 변수에 대한 예측 함수의 도함수입니다. 프로파일러에 대한 자세한 내용은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오.
계산식 저장
다양한 계산식 열을 데이터 테이블에 저장하기 위한 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 "함수 행" 또는 "함수 열" 탭 중 하나를 사용하는 경우 "쌓인 데이터 저장" 옵션만 사용할 수 있습니다.
예측 계산식 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 현재 모수 추정값에 대한 예측 계산식이 포함됩니다.
예측값 표준 오차 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 예측값의 표준 오차 계산식이 포함됩니다.
모수 예측 계산식 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 모수 형식의 예측 방정식이 포함됩니다.
팁: "모수 예측 계산식 저장" 옵션은 사용자 비선형 플랫폼에서 적합 모형을 사용하려는 경우에 유용합니다.
잔차 계산식 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 잔차 계산식이 포함됩니다.
스튜던트화 잔차 계산식 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 표준화 잔차를 추정된 표준편차로 나누는 스튜던트화 잔차 계산식이 포함됩니다.
1차 도함수 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 X 변수에 대한 예측 함수의 1차 도함수 계산식이 포함됩니다.
1차 도함수의 표준 오차 저장
새 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 예측의 1차 도함수에 대한 표준 오차 계산식이 포함됩니다.
역추정 예측 계산식 저장
새 계산식 열을 원래 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 적합된 모형의 역함수 계산식이 포함됩니다. 역함수는 Y 변수가 주어졌을 때 X 변수를 예측하는 방정식입니다.
쌓인 데이터 저장
열을 새 데이터 테이블에 저장합니다. 데이터 테이블에는 쌓인 형식의 원래 데이터와 반응 예측값 열 및 잔차 열이 포함됩니다.
사용자 역추정 예측
특정 Y 값에 대한 X 값을 예측합니다. 역추정 예측에 대한 자세한 내용은 역추정 예측의 선형 모형 적합에서 확인하십시오.
적합 제거
모형 보고서, "모형 비교" 보고서의 항목 및 그림의 적합선을 제거합니다.