곡선 적합 플랫폼 개요
일부 모형은 모수에 대해 선형(예: 2차 또는 기타 다항식)이고, 다른 모형은 선형이 되도록 변환(예: x의 로그 변환을 사용하는 경우)할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 모형 적합 또는 X로 Y 적합 플랫폼이 더 적절합니다. 모형 적합을 사용한 회귀 분석의 예의 선형 모형 적합에 나오는 예에서는 산소 섭취량과 달리기 시간 사이의 유의한 선형 관계를 보여 줍니다. 모형 적합에 대한 자세한 내용은 모형 규격의 선형 모형 적합에서 확인하십시오. X로 Y 적합에 대한 자세한 내용은 X로 Y 적합 소개의 기본 분석에서 확인하십시오.
곡선 적합 플랫폼을 사용하면 모수에 대해 비선형인 모형을 적합시킬 수 있습니다. 다음은 선형 및 비선형 함수에 대한 방정식 예입니다.
선형 함수: 
비선형 함수: 
곡선 적합 플랫폼에서는 다항식, 로지스틱, 프로빗, Gompertz, 지수, 정상점, 약동학, 비율 및 용해 모형과 같은 사전 정의된 모형을 제공합니다. 그룹화 변수를 지정하면 그룹화 변수의 각 수준에 대해 개별 모형 모수를 추정할 수 있습니다. 적합 모형과 추정 모수는 그룹화 변수의 전체 수준에서 비교할 수 있습니다. 모수 및 비모수 기법 둘 다에 대한 옵션과 함께 용해 프로파일을 비교하는 옵션 집합도 있습니다.
곡선 적합을 사용하면 예측 계산식을 생성하기 위한 모형을 만들 수도 있습니다. 그런 다음 비선형의 모수 상한과 하한을 설정합니다. 자세한 내용은 모수 한계 설정의 예에서 확인하십시오. 또한 JMP Pro에서는 곡선 적합 플랫폼 내에서 보조 변수 집합을 지정하고 일반화 회귀 모형을 적합시켜 이러한 변수가 반응에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.