こんにちは、
歩留まりを最大化することを主な目的として、生産に適用されるラボのプロセスを最適化しています。 主な課題の1つは、要因の1つを推定するために使用される方法が、ラボ（方法1）と本番（方法2）で同じではなく、本番でのエラーが大きいことです。
私の質問は、Method2エラーをモデルに含める方法です。
詳細については、この要因は次のとおりです。
g酸/（g酸/ gタンパク質）
gタンパク質は等しい（（ gタンパク質/ kg懸濁液）xkgサスペンション
違いは推定に使用される方法ですgタンパク質/ kg懸濁液。
Method1のエラーはすでにモデルに含まれているはずです
方法2の場合エラーは2.8％で、RMSEは0.9
kgサスペンションの場合：無視できるエラー<1％
g酸の場合：ラボと本番の間で同等のエラー1〜2％
モデルにMethod2のタンパク質濃度誤差を追加する必要がありますか？
どうもありがとう ！
