Hace un modelo exponencial se adapta a mis datos?

Question

Yo soy la medición de la acumulación de un fluorescente de etiquetado de proteínas en una ubicación concreta dentro de una célula a lo largo del tiempo. En experimentos anteriores que he realizado, veo un estándar de la distribución exponencial, donde la intensidad de la fluorescencia llega a una meseta, sin embargo, en mi experiencia actual, veo una distribución como se muestra a continuación:

¿Cuál es el mejor modelo a utilizar para este tipo de datos? Debo usar dos separados exponencial modelos, uno para el aumento en la intensidad hasta el pico y uno para la fase de caída, o es que hay otro modelo estadístico para este tipo de distribución. Gracias!

Answer 1

Yo sugeriría que el uso de splines de regresión. Este es un proceso relativamente simple y preciso método que permite el ajuste no lineal de los comportamientos tales como los que se están evaluando. Estrías no paramétricos más suave formado por pieza-sabia polinomios, con piezas identificadas por una secuencia de "nudos" donde las piezas se unen suavemente. Usted puede encontrar aquí los fundamentos de splines de regresión/interpolación, con algunos consejos sobre cómo realizar un algoritmo para encontrar la interpolación de "cúbico" spline (los más utilizados en las estadísticas).

Answer 2

En mi opinión, usted debe buscar un modelo que se ajuste a los datos, también puede utilizar un modelo por partes porque tiene dos comportamiento de sus datos muy diferentes.

Estrías son de muy buena forma, ya que pueden caber más o menos o nada, pero splines tienen un gran problema, se pierde el significado físico de la modelo. Así que en mi opinión la búsqueda en la literatura un modelo puede ser la mejor opción.

P. S : lo siento por mi inglés.