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预测和专业建模 • 拟合曲线 • 使用“拟合曲线”平台的示例
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使用“拟合曲线”平台的示例
本例演示如何构建一个关于药物的毒性与浓度之间函数关系的模型。您现有药物的标准配方，想要将其与三种新配方进行比较。
您关注在每种药物的特定浓度下，存活细胞与未存活细胞的毒性比。您从以往的研究中已经了解到每种药物配方在 16 种不同浓度下的毒性比。毒性比越低表示毒性越高，这不利于药物的研发。事先已经计算好浓度的对数，这样可以缩小浓度值的范围，方便检测曲线中的差异。
请按照以下步骤构建模型：
1.
选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Nonlinear Examples/Bioassay.jmp。
2.
选择分析 > 专业建模 > 拟合曲线。
3.
将毒性分配给 Y，响应角色。
4.
将浓度的对数分配给 X，回归变量角色。
5.
将配方分配给分组角色。
6.
点击确定。
“拟合曲线”报表随即显示，如图 12.2所示。“图”报表包含每种配方的拟合模型的叠加图。
图 12.2 初始“拟合曲线”报表
7.
要查看标识每种药物配方的图例，请右击其中一个图并选择行图例。为该列选择配方并点击确定。随即显示图 12.3中所示的图。
图 12.3 带有图例的“拟合曲线”报表
这些曲线呈 S 形，所以 S 形曲线是合适的拟合。“拟合曲线”模型公式显示了“拟合曲线”平台提供的不同类型模型的公式和图形描述。
8.
从“拟合曲线”红色小三角菜单中选择 S 形曲线 > Logistic 曲线 > 四参数 Logistic 拟合。
图 12.4 “四参数 Logistic”报表
“四参数 Logistic”报表随即显示（图 12.4）。每种药物配方还单有一个图。拟合曲线图表明配方 B 可能不同，因为“test B”曲线比其他曲线上升得都要早。拐点参数导致了曲线的上升。
9.
从“四参数 Logistic”红色小三角菜单中选择比较参数估计值。
“参数比较”报表的一部分显示在图 12.5中。
图 12.5 “参数比较”报表
注意到“test B”配方的“拐点”参数明显低于拐点平均值。该结果与图 12.4中显示的图正好吻合。 药物配方 B 的毒性比低于其他配方。