你好，我是罗恩肯尼特。
这个这个是一种联合的谈话谈话和克里斯哥特沃尔特。
这谈话谈话是在功能性数据分析和非线性回归楷模。
和在命令到检查 检查这选项
和什么我们得到得到出去的这个这个类型的分析，
我们会的拿走一个信息信息质量看法。
在一种感觉，这个这个是一种关注起来到一种谈话谈话我们给了最后最后年 年
在这彼此彼此发现首脑。
所以一世会的开始和简单的例子
到介绍介绍食品和药物管理局和非线性回归。
和然后克里斯会的覆盖一个复杂的多
实质上更多的复杂的示例示例的优化，
哪个哪个包括 包括混合物实验设计的到匹配一种参考轮廓。
所以这故事开始 开始和数据在片剂 片剂那是溶解 溶解
和测量是完成了在不同的时间时间点，点，
五分钟，分钟，十分钟，分钟， 15分钟，分钟，每一个五分钟，分钟，
和然后20分钟，分钟，十分钟之后，
30, 30,和然后15分钟之后， 45 45分钟。
我们有12片剂 片剂那是我们的产品
和12片剂 片剂那是这参考。
我们的目标是到有一种产品那火柴这参考。
和在这个这个类型的数据，我们有一种轮廓，
和我们考虑考虑二选项，
食品和药物管理局和NLR。
在克里斯的例子，好吧谈话谈话关于 关于某物叫F 2、
哪个哪个是一种第三个 第三个选项为了分析这个这个类型的数据。
所以这里是什么它看起来看起来喜欢和这图形建设者。
在这左，左，我们有这参考配置文件。
在这是的是的，我们有这片剂 片剂和这测试。
我们能够见见这个这个是一个示例示例从我的书在现代的工业的统计数据，
这书和雪莱扎克斯，哪个哪个是现在在它的第三个 第三个版。
所以在这剩下你能够见见那里是一种药片那似乎似乎
一种位位不同的。
它是贴上标签吨5R。
和如果如果我们跑步一种功能性的数据分析的这个这个数据，
吨5R确实看不同的。
我们见见那这生长部分部分是不同的。
它有 有一种慢慢生长但是但是持续的生长。
它确实不是有这形状那我们见见在这其他解散曲线。
这个这个曾经是完成了和一种二次方B样条和1结，
和这二次方曾经是在这个这个案子，
配件这数据更好的比比这QB。
这个这个是一种位位的一个异常情况。
所以因为的这形状，这二次 B 样条曾经是一种更好的合身。
如果我们看在吨1R,
这第一的药片那有 有仍然不同的形状，
它芽起来和然后它停留。
所以基本上，这药片有 有溶解。
明显地，超过一种高高数字的解散，
有不是很多剩下为了这解决方案。
所以吨1R和吨5R，他们似乎不同的。
吨5R看台看台出去更多的比比吨1R。
所以，是的是的，吨5R在这簇分析
在这功能性的主要的组件 组件确实站立出去。
所以这里我们见见如何功能性的主要的组件 组件
分散情节图的这第一的二功能性的主要的组件 组件点，点，
什么我们观察视觉上。
和T1R,哪个哪个是下一个到吨2R,
是一种不同的簇。
我们能够继续和一种非线性回归方法。
这里我们是配件一种冈佩尔茨三参数参数模型
和三参数，
这渐近线，这生长速度，和这拐点观点。
这个这个是这模型和什么时候我们合身这个人资料，
我们再次见见那吨5R看台看台出去。
所以我们有这彼此彼此定性的印象印象那我们曾经和食品和药物管理局。
现在我们有这些三参数列出
和我们能够跑步一种剖析器在这模型因为我们现在有一种模型。
这个这个是在哪里吨1R站立。
所以由 由跑步这轮廓在这不同的片剂，
我们能够还见见如何相似的或不同他们看喜欢。
这个这个是这桌子那地图出去这参数的这个这个渐近线。
所以吨1R生长率 0.21,
T5R，这个药片那站着出去。
生长速度.075,
非常慢慢生长速度，
持续的但是但是慢。
这拐点观点是11.5,大大地在这正确的。
所以我们能够见见通过这个这个参数参数价值观这区别。
我们能够还挑选起来二片剂 片剂那站立出去为了生长率。
T2R 1.77,
和 T8R，几乎不生长。
好吧得到得到背部到吨2和吨8在一种分钟。
如果我们拿走这主要的组件 组件的这些三参数空间。
所以我们隐藏这参数作为如果如果这些是这测量
和我们跑步一种多元的控制射击。
我们能够见见吨1、这个这个是这第一的一
和我们能够见见吨五，这个这个是这蓝色一，这第五一。
这个这个我们已经锯。
他们是内内这控制限制限制的这吨正方形
多元的统计距离控制图表。
和吨2和吨8那一世突出显示前现在站立出去
和我们能够见见定性的为什么。
这个这个是这模型降解方法在这指导指导文件 文件
那是用过的为了造型解散曲线。
在跑步这样的分析和一个信息信息质量看法，
这第一的题是问什么是这目标的这分析？
和然后我们能够考虑考虑这方法的分析。
这里是使用 使用非线性回归和功能性的数据分析。
克里斯会的得到得到进进如何这个这个是结合
和数据衍生的从实验设计。
我们有一种效用功能和这信息信息质量
是这效用的申请一种方法F在数据X条件n 的这目标。
它是评估和八方面。
和这里克里斯再次好吧谈话谈话关于 关于数据解决和数据结构体。
所以克里斯，这地面是你的。
谢谢罗恩。
现在我是去去到给给一个示例示例那是一种一点点位位更多的复杂的
比比这第一的一。
在罗恩的例子，
他曾经是比较比较这解散曲线的测试片剂 片剂
到那些从一种放的参考片剂。
在那情况，情况，这期待是那
这曲线应该应该一般来说是下列的这彼此彼此小路。
和他显示显示如何到找找异常曲线
那偏离从这休息休息的这人口。
在这个这个第二秒例子，我们还有一种参考解散曲线。
但是但是我们是分析数据从一种设计的实验
在哪里这目标是到找找一种配方配方在二聚合物添加剂
和这数量的强制力用过的在这药片生产过程
那线索线索到一种关闭匹配
到这参考溅起这解决方案曲线。
这图形你见见这里节目节目
这数据从这参考曲线那我们想要想要到匹配。
到渡渡鸟这，我是去去到示范 示范三分析的这数据
那采用不同的方法和模型模型
到找找因素设置设置那匹配这参考那带领到一种 ...
到渡渡鸟这，我是去去到示范 示范三分析的这个这个数据
那采用不同的方法和模型模型到找找因素设置设置
那会的最好的匹配这参考曲线。
在这第一的分析，
我是去去到总结总结每个每个的这美国能源部曲线
下来到一种单身的公制叫F2
那是通常用过的在解散曲线分析，
一种措施的协议和这参考匹配。
那里，生病采用标准美国能源部方法到模型那F2回复
和然后找找这因素设置设置那是预料到的
到最好的同意 同意和这参考。
在这第二秒分析，
生病采用一种功能性的美国能源部造型方法
在哪里一世模型这曲线使用 使用这些百叶窗，
提取物功能性的原则零件商店，和模型他们。
生病加载这参考批作为一种目标目标功能
在这功能性数据探险家平台
和然后采用这联邦能源部剖析器
到找找这最近的匹配推荐的由 由那模型。
这些第一的二方法采用一点点主题事事信息信息
关于 关于这些类型的片剂。
在这第三个 第三个分析，
生病模型这曲线使用 使用一种非线性模型
那曾经是已知 已知到合身这个这个类型的药片好吧
和采用这曲线美国能源部选项在这合身曲线平台
到模型这关系之间这美国能源部因素
和这形状的这曲线。
一世想要想要到信用粘土巴克为了添加这个这个能力到JMP临16. 16.
一世想 想它有 有一种很多的承诺为了造型曲线
谁的一般的形状能够是假定到是已知 已知在进步
到来来从一的这支持的非线性楷模。
在这结束，结束，确认批次曾经是制造制造
使用 使用这推荐的配方配方设置设置为了每个每个的这三分析，
和我们比较的他们到一种新的参考批。
什么我们成立曾经是那这非线性基于回归的方法
引领到这最近的匹配到这参考。
什么我们见见这里是一种分散情节图矩阵的这四因素
在这设计的实验。
那里曾经是一种混合物约束约束之间这二聚合物，
作为好吧作为一种约束约束在这全部的数量的聚合物
和这比例的这个人聚合物。
这里是一种看在一些的这生的数据从这实验。
在这顶顶的这桌子，我们有数据从这参考那我们希望到匹配。
那里是16 16美国能源部纯化要么批次在这实验。
我们能够只要见见数据从二的他们在这个这个图片，图片，尽管。
那里曾经是六片剂 片剂每每公式。
那里曾经是四解散测量每每药片。
这里我们见见地块的这解散曲线为了每个每个的这16 16美国能源部纯化
和这解散曲线的这参考批这里在这降低正确的。
现在，我是去去到渡渡鸟一种快的初步的信息信息质量评估
使用 使用这问题那你会找找在这电子表格
那你能够下载从这JMP用户用户社区页。
这第一的部分部分的这评估是有关的到这数据解决。
在这个这个案子，一世想 想是看着看着漂亮，漂亮好的。
这数据规模是好吧对齐
和这声明 声明目标因为它是一种设计实验。
这测量设备似乎到是可靠的和精确的，
和这数据分析是绝对绝对去去到是合适的
为了这数据聚合等级，
和好吧是图解说明不同的种类的数据聚合
作为我们提取物特征 特征从这些解散曲线。
作为很远很远作为这数据结构体去，去，是在漂亮，漂亮好好形状。
这数据是当然 肯定对齐和这声明 声明目标，目标，
我们不要不要有任何问题和异常值要么失踪价值观，价值观，
和这分析方法是全部合适的为了这数据结构体，
虽然虽然我们渡渡鸟见见一些变化
在这质量的这结果 结果根据在这类型的分析我们做。
作为很远很远作为数据一体化去，去，这个这个是一种漂亮，漂亮简单的分析。
我们有多回应，
和是探索不同的方式方式的结合 结合他们进进提取的特征。
所以有一种常见的工作流程到全部三的这分析我是去去到是显示。
第一的，我们有到得到得到这数据进进一种形式
那是可分析的由 由这平台那是使用。
然后 然后有大约一种特征 特征萃取。
然后 然后我们模型那些特征。
那是在哪里有一种很多的区别之间这方法，方法，
和然后我们采用这剖析器在不同的方式方式
到找找一种配方配方那紧紧地火柴这参考。
第一的，我是去去到走结束了这F2分析。
F 2是一种标准措施的协议的一种解散曲线
相对的到一种参考解散曲线。
在这公式，公式，
这卢比是这手段手段的这参考曲线在每个每个时间时间观点，
和这TS是这手段手段的这非参考曲线。
这习俗是到说说那这二曲线是相等的
什么时候F2是更大 更大比比要么平等的到50.
它是重要的到观点出去
那我是包括 包括这个这个F 2基于分析
不是只是作为一个示例示例的一种解散美国能源部分析，
但是但是更多的宽广地作为一个示例示例的如何减少 减少一种回复
那是天生的一条曲线下来到一种单身的数字
线索线索到一种很多降低质量分析
和结果 结果在这结束结束
比比一种程序那款待曲线作为头等舱公民。
所以现在我是去去到分享分享这F2分析的这解散美国能源部数据。
这第一的事事我们有到渡渡鸟是计算 计算这批手段手段
的这解散曲线在这不同的时间时间点。
然后 然后我们创建创建一种公式柱子
那计算这F2解散曲线协议统计
为了每个每个的这些曲线相对的到这参考批次，批次，
和我们建模这F2使用 使用这美国能源部因素作为输入
和采用这剖析器到找找这因素设置设置那匹配这参考。
前这分析，
我们采用这表的摘要 摘要特征 特征
到计算 计算这手段手段的这解散测量
由 由批和穿过每个每个的这次。
我们能够保存保存我们自己一种一点点位位的工作由 由使用 使用全部的这美国能源部因素这里
作为分组变量所以他们会是携带的通过
进进这随后的桌子。
现在我们有一种17排数据放
和我们隐藏隐藏和排除排除这参考批。
现在拿走笔记的这价值观的这解散手段手段为了这参考
因为是去去到采用那些
什么时候我们创建创建一种公式柱子那计算这F2协议公制
为了每个每个的这批次相对的到这参考批
和现在是去去到是能干到采用这个这个F2公式柱子
作为一种回复到是建模。
我们采用这模型脚本创建由 由这美国能源部平台
到放起来我们的模型为了我们。
我们地方F2作为我们的回复变量变量
和是去去到分析分析这个这个数据今天
使用 使用这广义的回归平台在JMP临。
什么时候我们得到得到进进这平台
我们见见那它有 有自动地完成了一种标准租正方形分析
因为它成立那那里曾经是足够的度 度的自由
在这数据为了它到渡渡鸟所以
和它是给定我们一个AICc的155.6。
我是去去到见见如果如果我们能够渡渡鸟更好的由 由尝试尝试
一种最好的子集减少的这模型
和什么时候我们渡渡鸟那我们见见
那这AICc的那最好的子集去去下来到136 136
更小更小是更好的和这AICc
和这区别的20是漂亮，漂亮重大的
所以一世会得出结论那这正常 正常最好的子集是一种更好的模型
比比这标准地正方形一。
我是去去到尝试一更多的事情，事情，尽管，
和合身一种日志正常 正常分配和最好的子集到这数据。
什么时候一世渡渡鸟那，这AICc去去下来一种一点点位位更进一步到130.6。
那是一种谦虚区别，但是但是它是好好足够的
那我是去去到得出结论那我们是去去到工作
和这罗g正常，
尤其因为我们知道知道那是在职的和一种严格严格积极的回复
和这对数正常分配适合数据那是严格严格积极的。
从那里，这分析是漂亮，漂亮直截了当，
所以我是去去到跳直的先到使用 使用这探查器。
F2是一个协议公制那我们想要想要到最大化。
所以我们得到得到进进这剖析器，
我们转动在可取性函数 函数和有他们放到最大化，最大化，
和然后最大化最大化可取性到找找这组合的因素设置设置
那这个这个模型说 说给予给予我们这最近的匹配到这参考，
和那会是在这个这个组合的因素设置设置那我们见见这里。
现在这F2分析是完整的，完整的，
和是去去到走进进这第二秒分析，
这功能性的美国能源部分析。
为了这个这个分析，
是去去到工作和这数据在一种堆叠的格式格式
在哪里全部的这解散测量有被结合进进一种单身的柱子，
和我们有一种时间时间柱子作为好吧。
这第一的事事我们渡渡鸟是走进进这功能性数据探险家平台。
在这平台发射，发射，
我们放放解散作为我们的回复，时间时间是我们的X，
这批柱子作为我们的ID，
和我们供应这四美国能源部因素作为补充变量。
一次是在这平台，平台，
我们拿走一种看在这数据使用 使用这最初的数据阴谋。
这个这个特别特别数据放不需要任何干净的起来要么结盟选项，
但是但是我们是去去到走先和加载这参考解散曲线
作为一种目标目标功能。
为了相对相对简单的函数 函数喜欢这些，
一世通常采用乙-样条线为了我的功能性的模型。
什么时候我们渡渡鸟那，我们见见我们的B样条模型合身，
和这最初的合身那有 有来来起来是一种立方体模型那是表现不良。
它是插值这数据点点好吧，
但是但是种类的正在做疯狂的事物在之间他们。
所以我是去去到改变从这默认 默认推荐的模型
结束了到一种二次方样条模型反而的这立方体一。
我们渡渡鸟那由 由简单地点击在二次方结束了这里
在这正确的的这B样条模型合身。
好吧见见那这个这个二次方模型适合这数据好吧。
一种功能性的主要的组件 组件分析是自动地计算，计算，
和我们见见那这功能性数据探险家平台有 有成立
三功能性的主要的成分。
这领导一是非常主导的，
解释解释97. 9%的这功能性的变化。
和它看起来看起来喜欢这个这个是一种等级放起来要么下来种类的形状零件。
这第二秒一看起来看起来喜欢一种速度零件，
和这第三个 第三个一几乎看起来看起来喜欢一种二次方。
看着一种一点点更近在这个这个二次方B样条模型合身，
我们见见那这个这个模型是配件这个人解散曲线
漂亮，漂亮好吧。
所以现在是准备好了到渡渡鸟我们的功能性的美国能源部分析。
每个的我们的个人解散曲线有 有被近似的现在
由 由一个潜在的平均数功能常见的到全部这批次
加一种批依赖的软板分数次次这第一的特征函数，
加其他批次相关软板分数次次这第二秒特征函数，
和所以在和这第三个 第三个一。
什么是去去到渡渡鸟是放起来个人美国能源部模型模型
为了每个每个的这些功能性的主要的零件分数
作为回应使用 使用我们的美国能源部因素作为输入。
这功能性数据探险家平台，平台，的课程，
制造制造全部这个这个简单的和种类的领带它起来进进一种弓为了我们。
和什么时候一世说说那，
它领带它起来在一种弓为了我们，什么一世真的平均数是这联邦能源部探查器。
所以这个这个窗格这里节目节目我们的预料到的弹道
的解散作为一种功能的时间，
和然后我们能够见见如何那弹道会改变
由 由改变这美国能源部因素。
那关系和这美国能源部因素
来来来从这些三广义的回归模型模型
为了每个每个的我们的功能性的主要的零件分数。
如果我们想要，想要，我们能够打开那些起来
和我们能够看在这关系
之间这美国能源部因素和那功能性的主要的零件分数，
和我们可以甚至改变这模型
由 由移动大约到其他那些在这解决方案小路。
一世只是想要想要到观点出去那它是可能的到改变这美国能源部模型
为了一个软板分数。
在这利息的时间，
我是只是去去到有到动动在和不是示范 示范那，尽管。
我们有诊断情节，情节，
这最多重要的一大概存在这实际 实际通过预测阴谋。
这个这个有 有我们的绘制解散测量在这Y轴
和这预料到的解散价值观使用 使用这功能性的美国能源部模型。
和作为总是，我们想要想要到见见那情节图
有数据点点紧的沿着这45 45程度线。
和在这个这个案子，一世想 想这个这个模型看起来看起来漂亮，漂亮好的。
我们不要不要想要想要到见见任何图案图案在我们的残差，
和我是不是看到任何坏的那些这里。
所以这个这个模型看起来看起来漂亮，漂亮好的，和是去去到工作和它。
所以我有已经解释解释如何这个这个窗格正确的这里
代表代表这预料到的解散曲线作为一种功能的时间时间
和这个人美国能源部因素。
现在，这些其他二行这里是因为
我们已经已加载这参考作为一种目标目标功能。
所以这个这个行行是这区别
的这预料到的解散曲线从这目标目标参考曲线。
和然后这底部窗格这里是这融合的距离
的这预料到的曲线从这目标。
什么时候我们最大化最大化可取性在这个这个剖析器，
它给予给予我们这组合的因素设置设置
那最小化这个这个融合的距离从这目标。
所以我是去去到渡渡鸟那由 由带来起来最大化最大化可取性。
和现在我们见见这结果 结果的这功能性的美国能源部分析，
在哪里我们有确定.725的聚合物一种
275 个聚合物乙，
一种全部的聚合物的关于 关于.17,
和一种压缩强制力的关于 关于1700
最小化这距离之间我们的预料到的曲线和这参考。
现在，我们已经完成了二分析。
两个都的那些分析有推荐的那我们走
到这最低环境的聚合物一种和这最高环境的聚合物B.
他们不同 不同在他们的建议
为了什么全部的聚合物数量到采用和如何很多压缩强制力到采用。
这第三个 第三个分析我是去去到渡渡鸟是这曲线美国能源部分析。
这个这个是去去到是结构化的漂亮，漂亮相似的
在一些方式方式到这功能性的美国能源部分析，
在那是去去到采用这彼此彼此版本的这数据
在哪里解散测量是全部在一柱子
和我们有一种时间时间柱子。
但是但是我们不要不要有一种内置目标目标功能选项
在这合身曲线平台然而。
所以这第一的事事我们有到渡渡鸟是合身只是这参考批
和保存保存它的预言公式背部到这桌子。
然后 然后我们渡渡鸟一种曲线美国能源部分析，
哪个哪个是大部分相似的到一种功能性的美国能源部分析
在那是提取特征 特征从这曲线
造型这曲线。
然后 然后我们走到这图形轮廓到找找设置设置那最好的匹配这参考。
这非线性模型那是去去到是使用 使用是
一种三参数参数威布尔生长曲线，
哪个哪个有 有一种长历史在这分析的解散曲线。
威布尔增长曲线有一个渐近线参数参数一种
那代表代表这价值价值作为时间时间去去到无穷。
有什么是叫这拐点观点参数参数
那一世见见是一种缩放缩放因素那种类的伸展出去
要么挤压在这完全的这曲线。
和然后有还一种生长速度参数参数
那发号施令这形状的这曲线。
什么一世想 想是真的有价值的关于 关于使用 使用这个这个模型
相对的到这功能性的美国能源部模型要么这F2类型分析
是那是去去到是造型特征 特征提取的从这数据
那有真实的科学的意义，意义，
尤其这渐近线和拐点观点参数。
现在曲线美国能源部分析不有一种目标目标匹配能力
喜欢这功能性数据探险家。
所以我们开始 开始这分析由 由排除 排除全部的这美国能源部行在这数据桌子。
这些是代表和这放柱子平等的到一种。
所以一世选择一种细胞那里，
选择匹配细胞，和然后隐藏隐藏和排除排除那些行
所以那一世只要有这参考批不是排除。
然后 然后一世走到这合身曲线平台，平台，
加载它上，上，得到得到在那里，合身这威布尔生长模型，
和然后一世保存保存那预言公式背部到这桌子。
一次我们完成 完成这曲线美国能源部分析，
是去去到比较比较这曲线美国能源部预言公式
到这个这个参考预测器
到找找组合的这因素设置设置
那得到得到我们作为关闭到这个这个曲线作为可能的。
所以现在我们取消隐藏和排除排除这美国能源部批次，
走背部进进这合身曲线平台，平台，
只是喜欢这功能性数据探险家平台。
是去去到加载起来这美国能源部因素作为补充变量。
现在那是在这平台，平台，我们能够合身我们的威布尔生长模型。
这最初的合身这里看起来看起来漂亮，漂亮好的。
看起来喜欢是捕获这形状的这解散曲线。
一事事一世喜欢到渡渡鸟下一个是到制作一种参数参数桌子。
这个这个创造创造一种数据桌子和我们的合身的下来这靠近回归参数。
一世喜欢到看在这些在这分配平台
到见见如果如果那里是异常值在那里要么任何事物异常。
一世还喜欢到看在这图案图案一世见见在这多元的平台
只是给予给予你一种更好的感觉的什么是去去在
和这非线性模型合身。
一次我们知道知道那一切是看着看着漂亮，漂亮好的，
我们能够渡渡鸟我们的曲线美国能源部分析
和这个这个看起来看起来非常很多喜欢这功能性的美国能源部分析从前。
我们有一种剖析器那节目节目
这关系之间解散和时间时间
和如何那关系变化作为一种功能的我们的美国能源部因素。
和然后我们还有一种广义的回归模型
为了每个每个的那些三参数那我们能够拿走一种看在分别。
这第一的事事一世会渡渡鸟前尝试尝试到采用这模型在任何大大地
是看在这实际 实际通过预测阴谋，
所以那是什么我们见见这里。
这个这个是这预料到的价值观纳入合并
两个都这时间时间模型从这平均数功能和这本征功能，功能，
作为好吧作为这美国能源部模型模型在这非线性回归参数。
这个这个看起来看起来漂亮，漂亮好好
因为那里是一种相当公平简单解释
为了这可行的生长模型参数。，
它能够是有用和有趣的到打开起来
这个人模型适合为了这些参数。
为了例子，这里是这系数为了这拐点观点模型。
因为拐点观点是一种严格严格积极的数量，
一种对数正常最好的子集模型有 有被固定的和这数据
由 由这广义的回归平台。
我们见见那这混合物表现出来有被被迫在
和那这压缩被迫由 由聚合物一种相互作用
是这只要其他术语术语在这模型。
什么这个这个手段手段是那
如果如果我们抓住这聚合物比例持续的
和增加增加这压缩力量，
我们会预计一种更大 更大价值价值的这拐点观点。
一会观察这个这个作为一种药片那需要需要更长更长到溶解，溶解，
哪个哪个是确切地什么我们会预计到有发生。
我们能够保存保存这曲线美国能源部预言公式背部到这桌子
和我们能够见见在全部它的血腥细节细节
如何这模型为了渐近线拐点观点
和生长速度是结合和时间时间到来来起来和我们的全面的预言
为了这解散曲线基于在。
幸运的是，和垃圾我们不要不要有到看在这公式也太紧紧地尽管，
因为我们有剖析器那
让让我们见见这关系在一种视觉的大大地
相当比比一个代数的一。
到解决解决我们的问题的发现这组合的因素
那给给我们这解散曲线
那会是最近的到这参考，
一世创建一种公式柱子那计算出来的
这百分比区别的这预料到的曲线，
服用进进考虑这美国能源部因素从这参考。
这最后最后步的这分析是
到带来带来起来这个这个百分区别回复
在这剖析器那是在下面这图形菜单，
存在一定一定到查看这展开 展开中间的公式选项。
这个这个引领到一种剖析器在哪里是能干到见见这百分区别
从这参考作为一种功能的时间时间和这美国能源部因素，因素，
我有共享这地区在哪里这区别
是少少比比百分之一在绿色。
经过手动调整 调整这因素，因素，
一世曾经是能干到找找设置设置在哪里这预料到的曲线
是少少比比百分之一从这参考穿过全部时间时间价值观。
这个这个看起来看起来真的好好，但是但是在实践一世赌注那这个这个是过于乐观的。
这里我们见见这最佳的价值观的这因素设置设置为了全部三分析。
这曲线美国能源部分析是在这内部的的这范围为了这聚合物。
这最佳的价值价值为了全部的聚合物是。 16 16
哪个哪个是关闭到这功能性的美国能源部分析结果，
和压缩强制力是在之间这最佳价值观
推荐的由 由这F2分析和这功能性的美国能源部分析。
后这，我们制造制造新的纯化基于在这推荐的因素设置设置
从每个每个的这些模型模型和测量的他们的解散曲线
作为好吧作为拿走了一种新的放的测量从这参考。
这里我们见见一种摘要 摘要的这最终的结果 结果从这确认运行。
这新的参考分配曲线是在黑色的，
和这曲线美国能源部在绿色是这最近的曲线到它，它，
跟随由 由这F美国能源部曲线在蓝色。
这结果 结果的造型F2是在红色的，和它确实这最穷的全面的。
这个这个应该应该也许也许不是是也太奇怪。
这F2公制曾经是这最简单的，最简单的，
减少 减少这数据下来到一种单身的公制和确实这最穷的。
这功能性的美国能源部模型曾经到凭经验
派生 派生这形状的这曲线
和然后模型三特征 特征的那些形状，
本质上使用 使用更多的的这信息信息在这数据。
这曲线美国能源部引领到这最好的配方配方
因为它用过的这数据有效率的通过 通过一些事先的知识
关于 关于这参数形式的这解散曲线。
我们见见那这结果 结果的这F2基于分析
是不是相等的和这新的参考修补，
一会儿一会儿这方法那处理过的曲线作为第一的班级对象 对象是相等的。
什么这个这个手段手段是那这方法会有必需的
在至少其他圆形的的美国能源部奔跑，奔跑，
和所以一个效率低下分析线索线索到一个效率低下采用
的时间时间和资源。
我是去去到关闭这介绍
和一种回顾性信息问评估的这结果。
全面的，我们成立那这弯曲的 DoE预言
广义的这最好的到新的数据，
但是但是曾经是这最多难的分析到履行。
一世想要想要到笔记那如果如果我们没有 没有有一种已知 已知非线性模型
到工作和那合身这数据好吧，我们可以不是有完成了那分析。
这功能性的美国能源部分析和这F 2 基于方法
能够是用过的更多的宽广地在其他情况。
这剖析器线索线索到优秀沟通分数
为了全部三分析。
这能力到见见如何这形状的这解散曲线变化
和这美国能源部因素在这功能性的和基于曲线方法
线索线索我到给给他们一种更好的沟通分数。
一世见见这曲线美国能源部方法
有这最高沟通分数由 由一种一点点位位
因为是直接地造型更多的有意义的参数
比比这功能性的能源部方法。
那是全部我们有为了你今天。
一世想要想要到谢谢你为了你的时间，利息，利息，和注意力。
