利用实验设计和多元分析优化材料选择 < QSAR 利用实验设计/多元分析优化材料选择>
背景
原材料的选择过程通常耗时较长，因为它需要利用属性数据测试所有选项。一个主要的缺点是，由于测试了所有属性，最终得到的模型难以预测具有不同物理和化学性质的选项。然而，采用定量构效关系（QSAR）方法构建的模型可以使用较少的候选材料组合，并且能够更可持续地利用。
问题陈述
- 应该测试多少种方案？
- 你们是否有足够的人力和时间来进行必要的实验？
- 当有新材料出现时，我们应该怎么做？
出口
- 使用物理、化学和/或生物学特性作为变量而不是属性。
- 使用主成分分析法进行降维，而不是传统方法。
- 使用主成分分析设计协变量实验，以选择要测试的选项子集。
- 使用偏最小二乘法 (PLS)或广义回归模型构建预测模型。这将使您能够获得稳健的物理、化学和/或生物学特性模型，这些特性不会随时间发生变化。
恩惠
- 利用主要成分筛选候选物质，以消除猜测
- 减少待测物质的组合
- 可持续模型可用于未来需要考虑其他材料的情况。
（英文）DOE 和多元建模技术在材料选择中的应用（2019-EU-45MP-092）
这是 2019 年 4 月 10 日下午在贸易大厦举行的探险家指南研讨会的资料。
本次研讨会的内容以 PDF 格式进行了总结，演示中使用的 JMP 数据表也已共享。 
