よいfittingを得るために, log-logisticおよびcubiclog-logit式によるRIAデータ処理のフ.ログラムを開発した。Logistic, log-logisticを解くためにはテーラー展開を用いる繰り返し最小二乗法を用いた。重みとしては, W=1, 1/var (Y) または1/σ2を用いた。Logit変換のさいにはW=Y2・ (1-Y) 2, Y2 (1-Y) 2/var (Y) , Y2 (1-Y) 2/σ2を用いた。σ2はRodbardに従い, 109 (σ2+1) =log (A) +Jlog (y) より求めた。また丘fittingの良否の検定には多重決定係数, 純誤差不偏分散とモデル不適合不偏分散の比を用いた。AFPの測定においてlog-logisticはlogisticに比し優り, コルチゾールのようにlogit変換にて, ゆるやかなS字状の曲線を示すものではquadratic log-logit に比し, cubic log-logit がはるかに優っていた。このことはおのおののpredicted precision profileにも示された。精度の高い測定をするためには回帰モデルの選定が重要であることを考察した。
