やあ、私はロンケネス。
このはaジョイント話とクリスゴットヴァルト。
の話はの上機能的データ分析と非線形回帰モデル。
との注文に診るのオプション
と何良い得るアウトのこれタイプの分析、
良い意思取ったを情報品質視点。
のa検出、これはa従う上にa話良い与えた過去年
での同じ発見サミット。
それで私意思始めると単純例
に導入FDAと非線形回帰。
とそれからクリス意思カバー複雑でそれ以上
実質的にもっと繁雑例の最適化、
どれの含む混合実験設計にマッチaリファレンスプロフィール。
それでの物語始まるとデータの上錠剤それそれは解散
と測定値それは終わりで違う時間ポイント、
五分、十分、 15分、毎日五分、
とそれから20分、十分後で、
30,とそれから15分後で、 45分。
私たち持ってる12錠剤それそれは私たちの製品
と12錠剤それそれはのリファレンス。
私たちのゴールはに持ってるa製品それマッチのリファレンス。
とのこれタイプのデータ、良い持ってるaプロフィール、
と良い検討2オプション、
FDAとNLR。
のクリスの例、良い話だいたいなにかと呼ばれるF 2、
どれのはa第3オプション為に分析するこれタイプのデータ。
それでここです何それ見えるお気に入りとのグラフビルダー。
氏の左、良い持ってるのリファレンスプロファイル。
氏の正しい良い持ってるの錠剤とのテスト。
私たちできる見るこれはを例から私の本の上モダン工業用統計、
の本とシェリーザックス、どれのは今のこれは第3版。
それでの上の左君できる見るそこのはa錠剤それらしい
aビット違う。
これはラベル付きT 5R。
ともしも良い走るa機能的データ分析のこれデータ、
T 5Rする見る違う。
私たち見るそれの成長部は違う。
それもっているaスロー成長しかし一貫性のある成長。
それするいいえ持ってるの形それ良い見るのの他の解散曲線。
このだった終わりとa二次Bスプラインと1結び目、
との二次だったのこれ場合、
フィッティングのデータより良いよりものQB。
このはaビットのを普通でない状況。
それでなぜならのの形、の二次 B スプラインだったaより良いフィット。
もしも良い見るでT 1R、
の初め錠剤それもっているまだ違う形、
それシュート上とそれからそれ滞在します。
それで基本的、の錠剤もっている解散。
明らかに、超えてa高い番号の解散、
ありますいいえ多くの左為にの解決。
それでT 1RとT 5R、彼ら思われる違う。
T 5R立つアウトもっとよりもT 1R.
それで、はいT 5Rの上の集まる分析
の上の機能的主要なコンポーネントする台アウト。
それでここ良い見るどうやって機能的主要なコンポーネント
散らばるプロットのの初め2機能的主要なコンポーネントポイント、
何良い観察する視覚的に。
とT1R、どれのは次にT 2R、
はa違う集まる。
私たちできる続行とa非線形回帰アプローチ。
見て良いそれはフィッティングaゴンペルツ三つパラメーターモデル
と三つパラメーター、
の漸近線、の成長割合、との屈折点。
このはのモデルといつ良いフィットのプロファイル、
良いまた見るそれT 5R立つアウト。
それで良い持ってるの同じ定性印象それ良い持っていましたとFDA。
今良い持ってるこれらは三つパラメーター記載されている
と良いできる走るaプロファイラの上のモデルなぜなら良い今持ってるaモデル。
このはどこT 1R立つ。
それで沿ってランニングのプロフィールの上の違う錠剤、
良いできるまた見るどうやって似ているまたは異なる彼ら見るお気に入り。
このはのテーブルそれマップアウトのパラメーターのこれ漸近線。
それでT 1R成長レート.21、
T5R、これ錠剤それ立っていたアウト。
成長割合.075、
とてもスロー成長割合、
一貫性のあるしかしスロー。
の屈折点は11.5、仕方の上の正しい。
それで良いできる見る使ってこれパラメーター値の違い。
私たちできるまた選ぶ上2錠剤それ台アウト為に成長料金。
T2R 1.77、
そしてT8R、ほとんどいいえ成長。
良い得る戻るにT 2とT 8のa分。
もしも良い取ったの主要なコンポーネントのこれらは三つパラメータースペース。
それで良い隠すのパラメーターなのでもしもこれらはそれはの測定値
と良い走るa多変量コントロールショット。
私たちできる見るT 1、これはの初め一
と良いできる見るT 5,これはの青い一、の5番目一。
この良いすでに見る。
彼らそれは内部のコントロール制限ののT四角
多変量統計距離コントロールチャート。
とT 2とT 8それ私ハイライト前今台アウト
と良いできる見る質的にどうして。
このはのモデル劣化アプローチののガイダンスドキュメント
それは使用済み為にモデリング解散曲線。
のランニングそのような分析とを情報品質視点、
の初め質問は尋ねる何はのゴールのの分析？
とそれから良いできる検討の方法の分析。
見てそれから言った使用して非線形回帰と機能的データ分析。
クリス意思得るの中へどうやってこれは組み合わせた
とデータ派生から実験的デザイン。
私たち持ってるa効用機能との情報品質
はの効用の申請中a方法ふの上データバツ調子n ののゴール。
それは評価したと8寸法。
とここクリスまた良い話だいたいデータ解決とデータ構造。
それでクリス、の床はあなたの。
ありがとうございましたロン。
今私は行きますに与えるを例それはa少しビットもっと複雑
よりもの初め一。
のロンズ例、
おいだった比較するの解散曲線のテスト錠剤
にそれらのからaセットするのリファレンス錠剤。
のそれ状況、の期待はそれ
のカーブしたほうがいい一般的なれ続くの同じ道。
とおい示したどうやってに探す異常な曲線
それ逸脱からの休みのの人口。
のこれ2番目例、良いまた持ってるaリファレンス解散曲線。
だが良いそれは分析するデータからa設計実験
どこのゴールはに探すa処方の2ポリマー添加物
との額の力使用済みのの錠剤製造処理する
それリードにa近いマッチ
にのリファレンス水しぶきの解決曲線。
のグラフ君見るここショー
のデータからのリファレンス曲線それ良い欲しいですにマッチ。
に行うこれ私は行きますに示す三つ分析するののデータ
それ使用する違うメソッドとモデル
に探す要素設定それマッチのリファレンスそれリードにあ...
に行うこれ私は行きますに示す三つ分析のこれデータ
それ使用する違うメソッドとモデルに探す要素設定
それ意思一番マッチのリファレンス曲線。
のの初め分析、
私は行きますに要約する各ののDoEカーブ
下にa独身指標と呼ばれるF2
それは通常使用済みの解散曲線分析、
a測定の合意とのリファレンスマッチ。
そこには、病気使用する標準DoEメソッドにモデルそれF2応答
とそれから探すの要素設定それそれは予測した
に一番同意とのリファレンス。
のの2番目分析、
病気使用するa機能的DoEモデリングアプローチ
どこ私モデルのカーブ使用してこれらはブラインド、
エキス機能的原理コンポーネント店、とモデル彼ら。
病気ロードのリファレンスバッチなのでa目標機能
のの機能的データ冒険者プラットホーム
とそれから使用するのFDoEプロファイラ
に探すの最も近いマッチおすすめされた沿ってそれモデル。
これらは初め2アプローチ使用する少し主題案件情報
だいたいこれらはタイプの錠剤。
のの第3分析、
病気モデルのカーブ使用してa非線形モデル
それだった知られているにフィットこれタイプの錠剤良い
と使用するの曲線DoEオプションののフィット曲線プラットホーム
にモデルの関係の間にのDoE要因
との形のの曲線。
私欲しいですにクレジット粘土バーカー為に添加これ容量にJMP教授16.
私考えるそれもっているaロットの約束する為にモデリングカーブ
だれの全般的形できるなれ想定になれ知られているの前進
に来てから一ののサポートされています非線形モデル。
での終わり、検証バッチ取った製
使用してのおすすめされた処方設定為に各のの三つ分析、
と良い比較した彼らにa新着リファレンスバッチ。
何良い見つかっただったそれの非線形回帰ベースアプローチ
導いたにの最も近いマッチにのリファレンス。
何良い見るここはa散らばるプロットマトリックスのの四要因
のの設計実験。
そこにはだったa混合制約の間にの2ポリマー、
なので良いなのでa制約の上の合計額のポリマー
とのプロポーションのの個人ポリマー。
こちらですa見るでいくつかののの生データからの実験。
での上ののテーブル、良い持ってるデータからのリファレンスそれ良い願いにマッチ。
そこにはそれは16 DoE製剤またバッチのの実験。
私たちできるそれだけ見るデータから2の彼らのこれ写真、けれど。
そこには取った六錠剤あたり製剤。
そこには取った四解散測定値あたり錠剤。
見て良い見るプロットのの解散カーブ為に各のの16 DoE製剤
との解散曲線ののリファレンスバッチここでの低い正しい。
今、私は行きますに行うa素早い予備情報品質評価
使用しての質問それあなたは探すののスプレッドシート
それ君できるダウンロードからのJMPユーザーコミュニティページ。
の初め部のの評価は関連しているにのデータ解決。
のこれ場合、私考えるそれから言った見ている可愛い良い。
のデータ規模は良い整列
との述べましたゴールなぜならこれはaデザイン実験。
の測定デバイス思われるになれ信頼性のあると正確、
とのデータ分析は絶対行きますになれ適切
為にのデータ集計レベル、
と良いなれ説明する違う親切のデータ集計
なので良いエキス特徴からこれらは解散曲線。
として遠いなのでのデータ構造行く、それから言ったの可愛い良い形。
のデータはもちろんです整列との述べましたゴール、
良いしないでください持ってる我ら問題と外れ値またない値、
との分析メソッドそれは全て適切為にのデータ構造、
けれど良い行う見るいくつかの変化
のの品質のの結果依存するの上のタイプの分析良い行う。
として遠いなのでデータ統合行く、これはa可愛い単純分析。
私たち持ってる多数反応、
とそれから言った探検する違う方法の組み合わせる彼らの中へ抽出された特徴。
それでありますa一般ワークフローに全て三つのの分析私は行きますになれ示しています。
初め、良い持ってるに得るのデータの中へa形
それは分析可能な沿ってのプラットホームそれそれから言った使用しています。
それでありますその周りa特徴抽出。
それで良いモデルそれらの特徴。
それでおしまいどこありますaロットの違いの間にのメソッド、
とそれから良い使用するのプロファイラの違う方法
に探すa処方それ密接にマッチのリファレンス。
初め、私は行きますに行く以上のF2分析。
ふ2はa標準測定の合意のa解散曲線
相対的にaリファレンス解散曲線。
のの方式、
のルピーそれはの手段ののリファレンス曲線で各時間点、
とのTsそれはの手段のの非参照曲線。
の大会はにいうそれの2曲線それは同等
いつF2は大きいよりもまた同等に50。
これは重要に点アウト
それ私は含むこれふ2ベース分析
いいえただなのでを例のa解散DoE分析、
しかしもっと広くなのでを例のどうやって減らすa応答
それは本質的に曲線下にa独身番号
リードにa多くの低い品質分析
と結果での終わり
よりもa手順それ扱う曲線なのでファーストクラス市民。
それで今私は行きますに共有のF2分析のの解散DoEデータ。
の初めもの良い持ってるに行うは計算するのバッチ手段
のの解散曲線での違う時間ポイント。
それで良い作成a方式桁
それ計算するのF2解散曲線合意統計
為に各のこれらは曲線相対的にのリファレンスバッチ、
と良いモデル化されたのF2使用してのDoE要因なので入力
と使用するのプロファイラに探すの要素設定それマッチのリファレンス。
前の分析、
良い使用するのテーブルのまとめ特徴
に計算するの手段のの解散測定値
沿ってバッチと横切って各のの回。
私たちできるセーブ私たち自身a少しビットの仕事沿って使用して全てののDoE要因ここ
なのでグループ化変数それで彼らはなれ運んだ使って
の中への後続テーブル。
今良い持ってるa 17列データセットする
と良い隠れると除外のリファレンスバッチ。
今取ったノートのの値のの解散手段為にのリファレンス
なぜならそれから言った行きますに使用するそれらの
いつ良い作成a方式桁それ計算するのF2合意指標
為に各ののバッチ相対的にのリファレンスバッチ
と今それから言った行きますになれできるに使用するこれF2方式桁
なのでa応答になれモデル化。
私たち使用するのモデルスクリプト作成した沿ってのDoEプラットホーム
にセットする上私たちのモデル為に我ら。
私たち場所F2なので私たちの応答変数
とそれから言った行きますに分析するこれデータ今日
使用しての一般化された回帰プラットホームのJMP教授
いつ良い得るの中へのプラットホーム
良い見るそれそれもっている自動的終わりa標準リース正方形分析
なぜならそれ見つかったそれそこの取った足りる度のフリーダム
ののデータ為にそれに行うそれで
とこれは与えられた我らをAICcの155.6.
私は行きますに見るもしも良いできる行うより良い沿ってしようとしている
a一番サブセット割引ののモデル
といつ良い行うそれ良い見る
それのAICcのそれ一番サブセット行きます下に136
小さいはより良いとのAICc
との違いの20は可愛い実質的
それで私だろう結論それの正常一番サブセットはaより良いモデル
よりもの通常は正方形一。
私は行きますに試す一もっとものでも
とフィットaログ正常分布と一番サブセットにのデータ。
いつ私行うそれのAICc行きます下a少しビットさらに遠くに130.6.
それでおしまいa控えめ違い、しかしこれは良い足りる
それ私は行きますに結論それ良いそれは行きますに仕事
とのローgノーマル、
特になぜなら良い知るそれそれから言った働くとa厳密にポジティブ応答
との対数法線分布フィットデータそれは厳密にポジティブ。
からそこの、の分析は可愛い率直に、
それで私は行きますにジャンプ真っ直ぐ先にに使用してのプロファイラー。
F2はを合意指標それ良い欲しいですに最大化します。
それで良い得るの中へのプロファイラー、
良い振り向くの上望ましさ機能と持ってる彼らセットするに最大化し、
とそれから最大化望ましさに探すの組み合わせの要素設定
それこれモデル言う与える我らの最も近いマッチにのリファレンス、
とそれだろうなれでこれ組み合わせの要素設定それ良い見るここ。
今のF2分析は完了、
とそれから言った行きますに行くの中への2番目分析、
の機能的DoE分析。
為にこれ分析、
それから言った行きますに仕事とのデータのa積み上げフォーマット
どこ全てのの解散測定値持ってるその間組み合わせたの中へa独身桁、
と良い持ってるa時間桁なので良い。
の初めもの良い行うは行くの中への機能的データ冒険者プラットホーム。
ののプラットホーム発売、
良い置く解散なので私たちの応答、時間は私たちのバツ、
のバッチ桁なので私たちのID、
と良い供給の四DoE要因なので補足変数。
一度それから言ったののプラットホーム、
良い取ったa見るでのデータ使用してのイニシャルデータプロット。
この特にデータセットするしません必要我ら綺麗上またアラインメントオプション、
しかし良いそれは行きますに行く先にとロードのリファレンス解散曲線
なのでa目標機能。
為に比較的単純機能お気に入りこれらは
私通常使用するB -スプライン為に私の機能的モデル。
いつ良い行うそれ良い見る私たちのB-スプラインモデルフィット、
とのイニシャルフィットそれもっている来て上はaキュービックモデルそれは振る舞い貧しい。
これは補間のデータポイント良い、
しかし親切のやっているクレイジーもののの間に彼ら。
それで私は行きますに変化するからのデフォルトおすすめされたモデル
以上にa二次スプラインモデル代わりはののキュービック一。
私たち行うそれ沿って単にクリックの上二次以上ここ
のの正しいののB-スプラインモデルフィット。
良い見るそれこれ二次モデルフィットのデータ良い。
あ機能的主要なコンポーネント分析は自動的計算された、
と良い見るそれの機能的データ冒険者プラットホームもっている見つかった
三つ機能的主要なコンポーネント。
のリーディング一はとても支配的、
説明する97。 9パーセントのの機能的変化。
とそれ見えるお気に入りこれはaレベルセットする上また下親切の形コンポーネント。
の2番目一見えるお気に入りa割合成分、
との第3一ほとんど見えるお気に入りa二次。
見ているa少しクローザーでこれ二次B-スプラインモデルフィット、
良い見るそれこれモデルはフィッティングの個人解散曲線
可愛い良い。
それで今それから言った準備に行う私たちの機能的DoE分析。
各の私たちの個人解散カーブもっているその間近似した今
沿ってを根底にある平均機能一般に全てのバッチ
プラスaバッチ依存FPCスコア回の初め固有関数、
プラス別バッチ依存FPCスコア回の2番目固有関数、
とそれでの上との第3一。
何それから言った行きますに行うはセットする上個人DoEモデル
為に各のこれらは機能的主要なコンポーネント得点
なので反応使用して私たちのDoE要因なので入力。
の機能的データ冒険者プラットホーム、のコース、
作ります全てこれ単純と親切のネクタイそれ上の中へa弓為に我ら。
といつ私いうそれ
それネクタイそれ上のa弓為に我ら、何私本当平均はのFDoEプロファイラー。
それでこれパネルここショー私たちの予測した軌道
の解散なのでa機能の時間、
とそれから良いできる見るどうやってそれ軌道だろう変化する
沿って変更のDoE要因。
それか関係とのDoE要因
来るからこれらは三つ一般化された回帰モデル
為に各の私たちの機能的主要なコンポーネントスコア。
もしも良い欲しいです良いできる開いたそれらの上
と良いできる見るでの関係
の間にのDoE要因とそれ機能的主要なコンポーネントスコア、
と良いできる平変更するのモデル
沿って動くその周りに他のもののの解決道。
私ただ欲しいですに点アウトそれこれは可能に変化するのDoEモデル
為にをFPCスコア。
のの興味の時間、
私はただ行きますに持ってるに動くの上といいえ示すそれけれど。
私たち持ってる診断プロット、
の多くの重要一おそらくであることの実際予測によるプロット。
このもっている私たちのプロットした解散測定値の上のY軸
との予測した解散値使用しての機能的DoEモデル。
となのでいつも良い欲しいですに見るそれプロット
持ってるデータポイントきつい平行の45程度ライン。
とのこれ場合、私考えるこれモデル見える可愛い良い。
私たちしないでください欲しいですに見る我らパターンの私たちの残差、
と私はいいえ見て我ら悪いものここ。
それでこれモデル見える可愛い良い、とそれから言った行きますに仕事とそれ。
それで私はすでに説明したどうやってこれパネル正しいここ
表すの予測した解散曲線なのでa機能の時間
との個人DoE要因。
今、これらは他の2行ここそれはなぜなら
私たちはロードされたのリファレンスなのでa目標機能。
それでこれ行はの違い
のの予測した解散曲線からの目標リファレンス曲線。
とそれからの下パネルここはの統合された距離
のの予測した曲線からの目標。
いつ良い最大化望ましさのこれプロファイラー、
それ与える我らの組み合わせの要素設定
それ最小化これ統合された距離からの目標。
それで私は行きますに行うそれ沿ってもたらす上最大化望ましさ。
と今良い見るの結果のの機能的DoE分析、
どこ良い持ってる特定された.725のポリマーあ
275 のポリマーB、
a合計ポリマーのだいたい.17、
とa圧縮力のだいたい1700
最小化の距離の間に私たちの予測した曲線とのリファレンス。
今、私たちは終わり2分析。
両方のそれらの分析する持ってるおすすめされたそれ良い行く
にの最低設定のポリマーあとの最高設定のポリマーB.
彼ら異なるの彼らの推奨事項
為に何合計ポリマー額に使用するとどうやって多くの圧縮力に使用する。
の第3分析私は行きますに行うはの曲線DoE分析。
このは行きますになれ構造化された可愛い似ている
のいくつかの方法にの機能的DoE分析、
のそれそれから言った行きますに使用するの同じバージョンののデータ
どこ解散測定値それは全ての一桁
と良い持ってるa時間桁。
だが良いしないでください持ってるaビルトイン目標機能オプション
ののフィット曲線プラットホームまだ。
それでの初めもの良い持ってるに行うはフィットただのリファレンスバッチ
とセーブこれは予測方式戻るにのテーブル。
それで良い行うa曲線DoE分析、
どれのは主に似ているにa機能的DoE分析
のそれそれから言った抽出中特徴からのカーブ
モデリングの曲線。
それで良い行くにのグラフプロフィールに探す設定それ一番マッチのリファレンス。
の非線形モデルそれそれから言った行きますになれ使用しては
a三つパラメーターワイブル成長曲線、
どれのもっているa長いです歴史のの分析の解散曲線。
ワイブル成長曲線持ってるを漸近線パラメーターあ
それ表すの価値なので時間行きますに無限。
ありますなにと呼ばれるの屈折点パラメーター
それ私見るはaスケーリング要素それ親切の伸びるアウト
またしぼるのの全体のの曲線。
とそれからありますまたa成長割合パラメーター
それ命令するの形のの曲線。
何私考えるは本当貴重だいたい使用してこれモデル
相対的にの機能的DoEモデルまたのF2タイプ分析
はそれそれから言った行きますになれモデリング特徴抽出されたからのデータ
それ持ってる本物科学的意味、
特にの漸近線と屈折点パラメーター。
今曲線DoE分析しません持ってるa目標マッチング容量
お気に入りの機能的データ冒険者。
それで良い始めるの分析沿って除外全てののDoE行ののデータテーブル。
これらはそれは代表されるとのセットする桁同等にA.
それで私選択するa細胞そこの、
選択するマッチング細胞、とそれから隠れると除外それらの行
それでそれ私それだけ持ってるのリファレンスバッチいいえ除外されます。
それで私行くにのフィット曲線プラットホーム、
ロードそれ上、得るのそこの、フィットのワイブル成長モデル、
とそれから私セーブそれ予測方式戻るにのテーブル。
一度良い完了の曲線DoE分析、
それから言った行きますに比較の曲線DoE予測方式
にこれリファレンス予測者
に探す組み合わせのの要素設定
それ得る我らなので近いにこれ曲線なので可能。
それで今良い再表示すると除外のDoEバッチ、
行く戻るの中へのフィット曲線プラットホーム、
ただお気に入りの機能的データ冒険者プラットホーム。
私たちは言った行きますにロード上のDoE要因なので補足変数。
今それそれから言ったののプラットホーム、良いできるフィット私たちのワイブル成長モデル。
のイニシャルフィットここ見える可愛い良い。
ルックスお気に入りそれから言ったキャプチャの形のの解散曲線。
一もの私お気に入りに行う次はに作るaパラメーターテーブル。
この作成しますaデータテーブルと私たちの装着下の近く回帰パラメーター。
私お気に入りに見るでこれらはのの分布プラットホーム
に見るもしもそこのそれは外れ値のそこのまたなんでも普通でない。
私またお気に入りに見るでのパターン私見るのの多変量プラットホーム
ただ与える君aより良い検出のなに行きますの上
との非線形モデルフィット。
一度良い知るそれすべてのは見ている可愛い良い、
良いできる行う私たちの曲線DoE分析
とこれ見えるとても多くのお気に入りの機能的DoE分析から前。
私たち持ってるaプロファイラーそれショー
の関係の間に解散と時間
とどうやってそれ関係変化なのでa機能の私たちのDoE要因。
とそれから良いまた持ってるa一般化された回帰モデル
為に各のそれらの三つパラメーターそれ良いできる取ったa見るで個別に。
の初めもの私だろう行う前しようとしているに使用するのモデルの我ら仕方
は見るでの実際予測によるプロット、
それでそれでおしまい何良い見るここ。
このはの予測した値組み込む
両方ともの時間モデルからの平均機能との固有値機能、
なので良いなのでのDoEモデルの上の非線形回帰パラメーター。
この見える可愛い良い
なぜならそこのはaかなり簡単解釈
為にの実行可能成長モデルパラメーター。、
それできるなれ使えると面白いに開いた上
の個人モデルフィット為にこれらはパラメーター。
為に例、ここそれはの係数為にの屈折点モデル。
なぜなら屈折点はa厳密にポジティブ量、
a対数法線一番サブセットモデルもっているその間修繕とのデータ
沿っての一般化された回帰プラットホーム。
私たち見るそれの混合マニフェスト持ってるその間強制の
とそれの圧縮強制沿ってポリマーあ交流
はのそれだけ他の学期ののモデル。
何これ手段はそれ
もしも良い所有のポリマープロポーション絶え間ない
と増加の圧縮強さ、
良いだろう予想a大きい価値のの屈折点。
一だろう観察するこれなのでa錠剤それかかりますより長いですに溶解し、
どれのはまさに何良いだろう予想に持ってる起こる。
私たちできるセーブの曲線DoE予測方式戻るにのテーブル
と良いできる見るの全てこれは血みどろ詳細
どうやってのモデル為に漸近線屈折点
と成長割合それは組み合わせたと時間に来て上と私たちの全体的な予測
為にの解散曲線ベースの上。
幸運にも、とジャンク良いしないでください持ってるに見るでの方式それも密接にでも
なぜなら良い持ってるプロファイラーそれ
させて我ら見るの関係のaビジュアル仕方
それよりもよりもを代数的一。
に解決する私たちの問題の発見の組み合わせの要因
それ与える我らの解散曲線
それだろうなれ最も近いにのリファレンス、
私作成したa方式桁それ計算された
のパーセンテージ違いのの予測した曲線、
取るの中へ考慮のDoE要因からのリファレンス。
の過去ステップのの分析は
に持っていく上これパーセント違い応答
ののプロファイラーそれは下のグラフメニュー、
であること承知しましたに小切手の拡大中級数式オプション。
この導いたにaプロファイラどこそれから言ったできるに見るのパーセント違い
からのリファレンスなのでa機能の時間とのDoE要因、
私は共有の領域どこの違い
は以下よりも1パーセントの緑。
沿って手動で調整中の要因、
私だったできるに探す設定どこの予測した曲線
は以下よりも1パーセントからのリファレンス横切って全て時間値。
この見える本当良い、しかしの練習私ベットそれこれは過度に楽観的。
見て良い見るの最適な値のの要素設定為に全て三つ分析。
の曲線DoE分析はののインテリアのの範囲為にのポリマー。
の最適な価値為に合計ポリマーは。 16
どれのは近いにの機能的DoE分析結果、
と圧縮力はのの間にの最適な値
おすすめされた沿ってのF2分析との機能的DoE分析。
後これ良い製新着製剤ベースの上のおすすめされた要素設定
から各のこれらはモデルと測定した彼らの解散カーブ
なので良いなのでかかったa新着セットするの測定値からのリファレンス。
見て良い見るaまとめのの最後の結果からの検証実行します。
の新着リファレンス分布曲線はの黒、
との曲線DoEの緑はの最も近い曲線にそれ、
続いた沿ってのふDoE曲線の青い。
の結果のモデリングF2はの赤、とそれしたの最貧全体的な。
このしたほうがいい多分いいえなれそれも驚くべき。
のF2指標だったの最も単純な、
減らすのデータ下にa独身指標としたの最も貧しい。
の機能的DoEモデル持っていましたに経験的に
ドライブの形状のの曲線
とそれからモデル三つ特徴のそれらの形、
本質的に使用してもっとのの情報ののデータ。
の曲線DoE導いたにの一番処方
なぜならそれ使用済みのデータ効率的経由いくつかの前知識
だいたいのパラメトリック形のの解散曲線。
私たち見るそれの結果ののF2ベース分析
それはいいえ同等との新着リファレンスパッチ、
その間のアプローチそれ処理された曲線なので初めクラスオブジェクトそれは同等。
何これ手段はそれのアプローチだろう持ってる必要
で少しでも別円形のDoE走る、
とそれでを非効率的な分析リードにを非効率的な使用する
の時間と資力。
私は行きますに近いのプレゼンテーション
とaふりかえり情報Q評価のの結果。
全体、良い見つかったそれの湾曲した DoE予測
一般化されたの一番に新着データ、
しかしだったの多くの難しい分析に実行。
私欲しいですにノートそれもしも良いしませんでした持ってるa知られている非線形モデル
に仕事とそれフィットのデータ良い、良いできるいいえ持ってる終わりそれ分析。
の機能的DoE分析とのふ2ベースアプローチ
できるなれ使用済みもっと広くの他の状況。
のプロファイラーリードに優れたコミュニケーション得点
為に全て三つ分析。
の能力に見るどうやっての形のの解散曲線変化
とのDoE要因のの機能的とカーブベースアプローチ
リード自分に与える彼らaより良いコミュニケーションスコア。
私見るの曲線DoEアプローチ
持つの最高コミュニケーションスコア沿ってa少しビット
なぜならそれから言った直接モデリングもっと意味のあるパラメーター
よりもの機能的DoE アプローチ。
それでおしまい全て良い持ってる為に君今日。
私欲しいですにありがとう君為に君の時間、興味、と注意。
