你好，我是羅恩肯內特。
這個這個是一種聯合的談話談話和克里斯哥特沃爾特。
這談話談話是在功能性數據分析和非線性回歸楷模。
和在命令到檢查 檢查這選項
和什麼我們得到得到出去的這個這個類型的分析，
我們會的拿走一個信息信息質量看法。
在一種感覺，這個這個是一種關注起來到一種談話談話我們給了最後最後年 年
在這彼此彼此發現首腦。
所以一世會的開始和簡單的例子
到介紹介紹食品和藥物管理局和非線性回歸。
和然後克里斯會的覆蓋一個複雜的多
實質上更多的複雜的示例示例的優化，
哪個哪個包括 包括混合物實驗設計的到匹配一種參考輪廓。
所以這故事開始 開始和數據在片劑 片劑那是溶解 溶解
和測量是完成了在不同的時間時間點，點，
五分鐘，分鐘，十分鐘，分鐘， 15分鐘，分鐘，每一個五分鐘，分鐘，
和然後20分鐘，分鐘，十分鐘之後，
30, 30,和然後15分鐘之後， 45 45分鐘。
我們有12片劑 片劑那是我們的產品
和12片劑 片劑那是這參考。
我們的目標是到有一種產品那火柴這參考。
和在這個這個類型的數據，我們有一種輪廓，
和我們考慮考慮二選項，
食品和藥物管理局和NLR。
在克里斯的例子，好吧談話談話關於 關於某物叫F 2、
哪個哪個是一種第三個 第三個選項為了分析這個這個類型的數據。
所以這裡是什麼它看起來看起來喜歡和這圖形建設者。
在這左，左，我們有這參考配置文件。
在這是的是的，我們有這片劑 片劑和這測試。
我們能夠見見這個這個是一個示例示例從我的書在現代的工業的統計數據，
這書和雪萊扎克斯，哪個哪個是現在在它的第三個 第三個版。
所以在這剩下你能夠見見那裡是一種藥片那似乎似乎
一種位位不同的。
它是貼上標籤噸5R。
和如果如果我們跑步一種功能性的數據分析的這個這個數據，
噸5R確實看不同的。
我們見見那這生長部分部分是不同的。
它有 有一種慢慢生長但是但是持續的生長。
它確實不是有這形狀那我們見見在這其他解散曲線。
這個這個曾經是完成了和一種二次方B樣條和1結，
和這二次方曾經是在這個這個案子，
配件這數據更好的比比這QB。
這個這個是一種位位的一個異常情況。
所以因為的這形狀，這二次 B 樣條曾經是一種更好的合身。
如果我們看在噸1R,
這第一的藥片那有 有仍然不同的形狀，
它芽起來和然後它停留。
所以基本上，這藥片有 有溶解。
明顯地，超過一種高高數字的解散，
有不是很多剩下為了這解決方案。
所以噸1R和噸5R，他們似乎不同的。
噸5R看台看台出去更多的比比噸1R。
所以，是的是的，噸5R在這簇分析
在這功能性的主要的組件 組件確實站立出去。
所以這裡我們見見如何功能性的主要的組件 組件
分散情節圖的這第一的二功能性的主要的組件 組件點，點，
什麼我們觀察視覺上。
和T1R,哪個哪個是下一個到噸2R,
是一種不同的簇。
我們能夠繼續和一種非線性回歸方法。
這裡我們是配件一種岡佩爾茨三參數參數模型
和三參數，
這漸近線，這生長速度，和這拐點觀點。
這個這個是這模型和什麼時候我們合身這個人資料，
我們再次見見那噸5R看台看台出去。
所以我們有這彼此彼此定性的印像印象那我們曾經和食品和藥物管理局。
現在我們有這些三參數列出
和我們能夠跑步一種剖析器在這模型因為我們現在有一種模型。
這個這個是在哪裡噸1R站立。
所以由 由跑步這輪廓在這不同的片劑，
我們能夠還見見如何相似的或不同他們看喜歡。
這個這個是這桌子那地圖出去這參數的這個這個漸近線。
所以噸1R生長率 0.21,
T5R，這個藥片那站著出去。
生長速度.075,
非常慢慢生長速度，
持續的但是但是慢。
這拐點觀點是11.5,大大地在這正確的。
所以我們能夠見見通過這個這個參數參數價值觀這區別。
我們能夠還挑選起來二片劑 片劑那站立出去為了生長率。
T2R 1.77,
和 T8R，幾乎不生長。
好吧得到得到背部到噸2和噸8在一種分鐘。
如果我們拿走這主要的組件 組件的這些三參數空間。
所以我們隱藏這參數作為如果如果這些是這測量
和我們跑步一種多元的控制射擊。
我們能夠見見噸1、這個這個是這第一的一
和我們能夠見見噸五，這個這個是這藍色一，這第五一。
這個這個我們已經鋸。
他們是內內這控制限制限制的這噸正方形
多元的統計距離控制圖表。
和噸2和噸8那一世突出顯示前現在站立出去
和我們能夠見見定性的為什麼。
這個這個是這模型降解方法在這指導指導文件 文件
那是用過的為了造型解散曲線。
在跑步這樣的分析和一個信息信息質量看法，
這第一的題是問什麼是這目標的這分析？
和然後我們能夠考慮考慮這方法的分析。
這裡是使用 使用非線性回歸和功能性的數據分析。
克里斯會的得到得到進進如何這個這個是結合
和數據衍生的從實驗設計。
我們有一種效用功能和這信息信息質量
是這效用的申請一種方法F在數據X條件n 的這目標。
它是評估和八方面。
和這裡克里斯再次好吧談話談話關於 關於數據解決和數據結構體。
所以克里斯，這地面是你的。
謝謝羅恩。
現在我是去去到給給一個示例示例那是一種一點點位位更多的複雜的
比比這第一的一。
在羅恩的例子，
他曾經是比較比較這解散曲線的測試片劑 片劑
到那些從一種放的參考片劑。
在那情況，情況，這期待是那
這曲線應該應該一般來說是下列的這彼此彼此小路。
和他顯示顯示如何到找找異常曲線
那偏離從這休息休息的這人口。
在這個這個第二秒例子，我們還有一種參考解散曲線。
但是 但是我們是分析數據從一種設計的實驗
在哪裡這目標是到找找一種配方配方在二聚合物添加劑
和這數量的強制力用過的在這藥片生產過程
那線索線索到一種關閉匹配
到這參考濺起這解決方案曲線。
這圖形你見見這裡節目節目
這數據從這參考曲線那我們想要想要到匹配。
到渡渡鳥這，我是去去到示範 示範三分析的這數據
那採用不同的方法和模型模型
到找找因素設置設置那匹配這參考那帶領到一種 ...
到渡渡鳥這，我是去去到示範 示範三分析的這個這個數據
那採用不同的方法和模型模型到找找因素設置設置
那會的最好的匹配這參考曲線。
在這第一的分析，
我是去去到總結總結每個每個的這美國能源部曲線
下來到一種單身的公制叫F2
那是通常用過的在解散曲線分析，
一種措施的協議和這參考匹配。
那裡，生病採用標準美國能源部方法到模型那F2回复
和然後找找這因素設置設置那是預料到的
到最好的同意 同意和這參考。
在這第二秒分析，
生病採用一種功能性的美國能源部造型方法
在哪裡一世模型這曲線使用 使用這些百葉窗，
提取物功能性的原則零件商店，和模型他們。
生病加載這參考批作為一種目標目標功能
在這功能性數據探險家平台
和然後採用這聯邦能源部剖析器
到找找這最近的匹配推薦的由 由那模型。
這些第一的二方法採用一點點主題事事信息信息
關於 關於這些類型的片劑。
在這第三個 第三個分析，
生病模型這曲線使用 使用一種非線性模型
那曾經是已知 已知到合身這個這個類型的藥片好吧
和採用這曲線美國能源部選項在這合身曲線平台
到模型這關係之間這美國能源部因素
和這形狀的這曲線。
一世想要想要到信用粘土巴克為了添加這個這個能力到JMP臨16. 16.
一世想 想它有 有一種很多的承諾為了造型曲線
誰的一般的形狀能夠是假定到是已知 已知在進步
到來來從一的這支持的非線性楷模。
在這結束，結束，確認批次曾經是製造製造
使用 使用這推薦的配方配方設置設置為了每個每個的這三分析，
和我們比較的他們到一種新的參考批。
什麼我們成立曾經是那這非線性基於回歸的方法
引領到這最近的匹配到這參考。
什麼我們見見這裡是一種分散情節圖矩陣的這四因素
在這設計的實驗。
那裡曾經是一種混合物約束約束之間這二聚合物，
作為好吧作為一種約束約束在這全部的數量的聚合物
和這比例的這個人聚合物。
這裡是一種看在一些的這生的數據從這實驗。
在這頂頂的這桌子，我們有數據從這參考那我們希望到匹配。
那裡是16 16美國能源部純化要么批次在這實驗。
我們能夠只要見見數據從二的他們在這個這個圖片，圖片，儘管。
那裡曾經是六片劑 片劑每每公式。
那裡曾經是四解散測量每每藥片。
這裡我們見見地塊的這解散曲線為了每個每個的這16 16美國能源部純化
和這解散曲線的這參考批這裡在這降低正確的。
現在，我是去去到渡渡鳥一種快的初步的信息信息質量評估
使用 使用這問題那你會找找在這電子表格
那你能夠下載從這JMP用戶用戶社區頁。
這第一的部分部分的這評估是有關的到這數據解決。
在這個這個案子，一世想 想是看著看著漂亮，漂亮好的。
這數據規模是好吧對齊
和這聲明 聲明目標因為它是一種設計實驗。
這測量設備似乎到是可靠的和精確的，
和這數據分析是絕對絕對去去到是合適的
為了這數據聚合等級，
和好吧是圖解說明不同的種類的數據聚合
作為我們提取物特徵 特徵從這些解散曲線。
作為很遠很遠作為這數據結構體去，去，是在漂亮，漂亮好好形狀。
這數據是當然 肯定對齊和這聲明 聲明目標，目標，
我們不要不要有任何問題和異常值要么失踪價值觀，價值觀，
和這分析方法是全部合適的為了這數據結構體，
雖然雖然我們渡渡鳥見見一些變化
在這質量的這結果 結果根據在這類型的分析我們做。
作為很遠很遠作為數據一體化去，去，這個這個是一種漂亮，漂亮簡單的分析。
我們有多回應，
和是探索不同的方式方式的結合 結合他們進進提取的特徵。
所以有一種常見的工作流程到全部三的這分析我是去去到是顯示。
第一的，我們有到得到得到這數據進進一種形式
那是可分析的由 由這平台那是使用。
然後 然後有大約一種特徵 特徵萃取。
然後 然後我們模型那些特徵。
那是在哪裡有一種很多的區別之間這方法，方法，
和然後我們採用這剖析器在不同的方式方式
到找找一種配方配方那緊緊地火柴這參考。
第一的，我是去去到走結束了這F2分析。
F 2是一種標準措施的協議的一種解散曲線
相對的到一種參考解散曲線。
在這公式，公式，
這盧比是這手段手段的這參考曲線在每個每個時間時間觀點，
和這TS是這手段手段的這非參考曲線。
這習俗是到說說那這二曲線是相等的
什麼時候F2是更大比比要么平等的到50.
它是重要的到觀點出去
那我是包括 包括這個這個F 2基於分析
不是只是作為一個示例示例的一種解散美國能源部分析，
但是但是更多的寬廣地作為一個示例示例的如何減少 減少一種回复
那是天生的一條曲線下來到一種單身的數字
線索線索到一種很多降低質量分析
和結果 結果在這結束結束
比比一種程序那款待曲線作為頭等艙公民。
所以現在我是去去到分享分享這F2分析的這解散美國能源部數據。
這第一的事事我們有到渡渡鳥是計算 計算這批手段手段
的這解散曲線在這不同的時間時間點。
然後 然後我們創建創建一種公式柱子
那計算這F2解散曲線協議統計
為了每個每個的這些曲線相對的到這參考批次，批次，
和我們建模這F2使用 使用這美國能源部因素作為輸入
和採用這剖析器到找找這因素設置設置那匹配這參考。
前這分析，
我們採用這表的摘要 摘要特徵 特徵
到計算 計算這手段手段的這解散測量
由 由批和穿過每個每個的這次。
我們能夠保存保存我們自己一種一點點位位的工作由 由使用 使用全部的這美國能源部因素這裡
作為分組變量所以他們會是攜帶的通過
進進這隨後的桌子。
現在我們有一種17排數據放
和我們隱藏隱藏和排除排除這參考批。
現在拿走筆記的這價值觀的這解散手段手段為了這參考
因為是去去到採用那些
什麼時候我們創建創建一種公式柱子那計算這F2協議公制
為了每個每個的這批次相對的到這參考批
和現在是去去到是能幹到採用這個這個F2公式柱子
作為一種回复到是建模。
我們採用這模型腳本創建由 由這美國能源部平台
到放起來我們的模型為了我們。
我們地方F2作為我們的回复變量變量
和是去去到分析分析這個這個數據今天
使用 使用這廣義的回歸平台在JMP臨。
什麼時候我們得到得到進進這平台
我們見見那它有 有自動地完成了一種標準租正方形分析
因為它成立那那裡曾經是足夠的度 度的自由
在這數據為了它到渡渡鳥所以
和它是給定我們一個AICc的155.6。
我是去去到見見如果如果我們能夠渡渡鳥更好的由 由嘗試嘗試
一種最好的子集減少的這模型
和什麼時候我們渡渡鳥那我們見見
那這AICc的那最好的子集去去下來到136 136
更小更小是更好的和這AICc
和這區別的20是漂亮，漂亮重大的
所以一世會得出結論那這正常 正常最好的子集是一種更好的模型
比比這標準地正方形一。
我是去去到嘗試一更多的事情，事情，儘管，
和合身一種日誌正常 正常分配和最好的子集到這數據。
什麼時候一世渡渡鳥那，這AICc去去下來一種一點點位位更進一步到130.6。
那是一種謙虛區別，但是但是它是好好足夠的
那我是去去到得出結論那我們是去去到工作
和這羅g正常，
尤其因為我們知道知道那是在職的和一種嚴格嚴格積極的回复
和這對數正常分配適合數據那是嚴格嚴格積極的。
從那裡，這分析是漂亮，漂亮直截了當，
所以我是去去到跳直的先到使用 使用這探查器。
F2是一個協議公制那我們想要想要到最大化。
所以我們得到得到進進這剖析器，
我們轉動在可取性函數 函數和有他們放到最大化，最大化，
和然後最大化最大化可取性到找找這組合的因素設置設置
那這個這個模型說 說給予給予我們這最近的匹配到這參考，
和那會是在這個這個組合的因素設置設置那我們見見這裡。
現在這F2分析是完整的，完整的，
和是去去到走進進這第二秒分析，
這功能性的美國能源部分析。
為了這個這個分析，
是去去到工作和這數據在一種堆疊的格式格式
在哪裡全部的這解散測量有被結合進進一種單身的柱子，
和我們有一種時間時間柱子作為好吧。
這第一的事事我們渡渡鳥是走進進這功能性數據探險家平台。
在這平台發射，發射，
我們放放解散作為我們的回复，時間時間是我們的X，
這批柱子作為我們的ID，
和我們供應這四美國能源部因素作為補充變量。
一次是在這平台，平台，
我們拿走一種看在這數據使用 使用這最初的數據陰謀。
這個這個特別特別數據放不需要任何乾淨的起來要么結盟選項，
但是但是我們是去去到走先和加載這參考解散曲線
作為一種目標目標功能。
為了相對相對簡單的函數 函數喜歡這些，
一世通常採用乙-樣條線為了我的功能性的模型。
什麼時候我們渡渡鳥那，我們見見我們的B樣條模型合身，
和這最初的合身那有 有來來起來是一種立方體模型那是表現不良。
它是插值這數據點點好吧，
但是但是種類的正在做瘋狂的事物在之間他們。
所以我是去去到改變從這默認 默認推薦的模型
結束了到一種二次方樣條模型反而的這立方體一。
我們渡渡鳥那由 由簡單地點擊在二次方結束了這裡
在這正確的的這B樣條模型合身。
好吧見見那這個這個二次方模型適合這數據好吧。
一種功能性的主要的組件 組件分析是自動地計算，計算，
和我們見見那這功能性數據探險家平台有 有成立
三功能性的主要的成分。
這領導一是非常主導的，
解釋解釋97. 9%的這功能性的變化。
和它看起來看起來喜歡這個這個是一種等級放起來要么下來種類的形狀零件。
這第二秒一看起來看起來喜歡一種速度零件，
和這第三個 第三個一幾乎看起來看起來喜歡一種二次方。
看著一種一點點更近在這個這個二次方B樣條模型合身，
我們見見那這個這個模型是配件這個人解散曲線
漂亮，漂亮好吧。
所以現在是準備好了到渡渡鳥我們的功能性的美國能源部分析。
每個的我們的個人解散曲線有 有被近似的現在
由 由一個潛在的平均數功能常見的到全部這批次
加一種批依賴的軟板分數次次這第一的特徵函數，
加其他批次相關軟板分數次次這第二秒特徵函數，
和所以在和這第三個 第三個一。
什麼是去去到渡渡鳥是放起來個人美國能源部模型模型
為了每個每個的這些功能性的主要的零件分數
作為回應使用 使用我們的美國能源部因素作為輸入。
這功能性數據探險家平台，平台，的課程，
製造製造全部這個這個簡單的和種類的領帶它起來進進一種弓為了我們。
和什麼時候一世說說那，
它領帶它起來在一種弓為了我們，什麼一世真的平均數是這聯邦能源部探查器。
所以這個這個窗格這裡節目節目我們的預料到的彈道
的解散作為一種功能的時間，
和然後我們能夠見見如何那彈道會改變
由 由改變這美國能源部因素。
那關係和這美國能源部因素
來來來從這些三廣義的回歸模型模型
為了每個每個的我們的功能性的主要的零件分數。
如果我們想要，想要，我們能夠打開那些起來
和我們能夠看在這關係
之間這美國能源部因素和那功能性的主要的零件分數，
和我們可以甚至改變這模型
由 由移動大約到其他那些在這解決方案小路。
一世只是想要想要到觀點出去那它是可能的到改變這美國能源部模型
為了一個軟板分數。
在這利息的時間，
我是只是去去到有到動動在和不是示範 示範那，儘管。
我們有診斷情節，情節，
這最多重要的一大概存在這實際 實際通過預測陰謀。
這個這個有 有我們的繪製解散測量在這Y軸
和這預料到的解散價值觀使用 使用這功能性的美國能源部模型。
和作為總是，我們想要想要到見見那情節圖
有數據點點緊的沿著這45 45程度線。
和在這個這個案子，一世想 想這個這個模型看起來看起來漂亮，漂亮好的。
我們不要不要想要想要到見見任何圖案圖案在我們的殘差，
和我是不是看到任何壞的那些這裡。
所以這個這個模型看起來看起來漂亮，漂亮好的，和是去去到工作和它。
所以我有已經解釋解釋如何這個這個窗格正確的這裡
代表代表這預料到的解散曲線作為一種功能的時間時間
和這個人美國能源部因素。
現在，這些其他二行這裡是因為
我們已經已加載這參考作為一種目標目標功能。
所以這個這個行行是這區別
的這預料到的解散曲線從這目標目標參考曲線。
和然後這底部窗格這裡是這融合的距離
的這預料到的曲線從這目標。
什麼時候我們最大化最大化可取性在這個這個剖析器，
它給予給予我們這組合的因素設置設置
那最小化這個這個融合的距離從這目標。
所以我是去去到渡渡鳥那由 由帶來起來最大化最大化可取性。
和現在我們見見這結果 結果的這功能性的美國能源部分析，
在哪裡我們有確定.725的聚合物一種
275 個聚合物乙，
一種全部的聚合物的關於 關於.17,
和一種壓縮強制力的關於 關於1700
最小化這距離之間我們的預料到的曲線和這參考。
現在，我們已經完成了二分析。
兩個都的那些分析有推薦的那我們走
到這最低環境的聚合物一種和這最高環境的聚合物B.
他們不同 不同在他們的建議
為了什麼全部的聚合物數量到採用和如何很多壓縮強制力到採用。
這第三個 第三個分析我是去去到渡渡鳥是這曲線美國能源部分析。
這個這個是去去到是結構化的漂亮，漂亮相似的
在一些方式方式到這功能性的美國能源部分析，
在那是去去到採用這彼此彼此版本的這數據
在哪裡解散測量是全部在一柱子
和我們有一種時間時間柱子。
但是但是我們不要不要有一種內置目標目標功能選項
在這合身曲線平台然而。
所以這第一的事事我們有到渡渡鳥是合身只是這參考批
和保存保存它的預言公式背部到這桌子。
然後 然後我們渡渡鳥一種曲線美國能源部分析，
哪個哪個是大部分相似的到一種功能性的美國能源部分析
在那是提取特徵 特徵從這曲線
造型這曲線。
然後 然後我們走到這圖形輪廓到找找設置設置那最好的匹配這參考。
這非線性模型那是去去到是使用 使用是
一種三參數參數威布爾生長曲線，
哪個哪個有 有一種長歷史在這分析的解散曲線。
威布爾增長曲線有一個漸近線參數參數一種
那代表代表這價值價值作為時間時間去去到無窮。
有什麼是叫這拐點觀點參數參數
那一世見見是一種縮放縮放因素那種類的伸展出去
要么擠壓在這完全的這曲線。
和然後有還一種生長速度參數參數
那發號施令這形狀的這曲線。
什麼一世想 想是真的有價值的關於 關於使用 使用這個這個模型
相對的到這功能性的美國能源部模型要么這F2類型分析
是那是去去到是造型特徵 特徵提取的從這數據
那有真實的科學的意義，意義，
尤其這漸近線和拐點觀點參數。
現在曲線美國能源部分析不有一種目標目標匹配能力
喜歡這功能性數據探險家。
所以我們開始 開始這分析由 由排除 排除全部的這美國能源部行在這數據桌子。
這些是代表和這放柱子平等的到一種。
所以一世選擇一種細胞那裡，
選擇匹配細胞，和然後隱藏隱藏和排除排除那些行
所以那一世只要有這參考批不是排除在外。
然後 然後一世走到這合身曲線平台，平台，
加載它上，上，得到得到在那裡，合身這威布爾生長模型，
和然後一世保存保存那預言公式背部到這桌子。
一次我們完成 完成這曲線美國能源部分析，
是去去到比較比較這曲線美國能源部預言公式
到這個這個參考預測器
到找找組合的這因素設置設置
那得到得到我們作為關閉到這個這個曲線作為可能的。
所以現在我們取消隱藏和排除排除這美國能源部批次，
走背部進進這合身曲線平台，平台，
只是喜歡這功能性數據探險家平台。
是去去到加載起來這美國能源部因素作為補充變量。
現在那是在這平台，平台，我們能夠合身我們的威布爾生長模型。
這最初的合身這裡看起來看起來漂亮，漂亮好的。
看起來喜歡是捕獲這形狀的這解散曲線。
一事事一世喜歡到渡渡鳥下一個是到製作一種參數參數桌子。
這個這個創造創造一種數據桌子和我們的合身的下來這靠近回歸參數。
一世喜歡到看在這些在這分配平台
到見見如果如果那裡是異常值在那裡要么任何事物異常。
一世還喜歡到看在這圖案圖案一世見見在這多元的平台
只是給予給予你一種更好的感覺的什麼是去去在
和這非線性模型合身。
一次我們知道知道那一切是看著看著漂亮，漂亮好的，
我們能夠渡渡鳥我們的曲線美國能源部分析
和這個這個看起來看起來非常很多喜歡這功能性的美國能源部分析從前。
我們有一種剖析器那節目節目
這關係之間解散和時間時間
和如何那關係變化作為一種功能的我們的美國能源部因素。
和然後我們還有一種廣義的回歸模型
為了每個每個的那些三參數那我們能夠拿走一種看在分別。
這第一的事事一世會渡渡鳥前嘗試嘗試到採用這模型在任何大大地
是看在這實際 實際通過預測陰謀，
所以那是什麼我們見見這裡。
這個這個是這預料到的價值觀納入合併
兩個都這時間時間模型從這平均數功能和這本徵功能，功能，
作為好吧作為這美國能源部模型模型在這非線性回歸參數。
這個這個看起來看起來漂亮，漂亮好好
因為那裡是一種相當公平簡單解釋
為了這可行的生長模型參數。，
它能夠是有用和有趣的到打開起來
這個人模型適合為了這些參數。
為了例子，這裡是這係數為了這拐點觀點模型。
因為拐點觀點是一種嚴格嚴格積極的數量，
一種對數正常最好的子集模型有 有被固定的和這數據
由 由這廣義的回歸平台。
我們見見那這混合物表現出來有被被迫在
和那這壓縮被迫由 由聚合物一種相互作用
是這只要其他術語術語在這模型。
什麼這個這個手段手段是那
如果如果我們抓住這聚合物比例持續的
和增加增加這壓縮力量，
我們會預計一種更大 更大價值價值的這拐點觀點。
一會觀察這個這個作為一種藥片那需要需要更長更長到溶解，溶解，
哪個哪個是確切地什麼我們會預計到有發生。
我們能夠保存保存這曲線美國能源部預言公式背部到這桌子
和我們能夠見見在全部它的血腥細節細節
如何這模型為了漸近線拐點觀點
和生長速度是結合和時間時間到來來起來和我們的全面的預言
為了這解散曲線基於在。
幸運的是，和垃圾我們不要不要有到看在這公式也太緊緊地儘管，
因為我們有剖析器那
讓讓我們見見這關係在一種視覺的大大地
相當比比一個代數的一。
到解決解決我們的問題的發現這組合的因素
那給給我們這解散曲線
那會是最近的到這參考，
一世創建一種公式柱子那計算出來的
這百分比區別的這預料到的曲線，
服用進進考慮這美國能源部因素從這參考。
這最後最後步的這分析是
到帶來帶來起來這個這個百分區別回复
在這剖析器那是在下面這圖形菜單，
存在一定一定到查看這展開 展開中間的公式選項。
這個這個引領到一種剖析器在哪裡是能幹到見見這百分區別
從這參考作為一種功能的時間時間和這美國能源部因素，因素，
我有共享這地區在哪裡這區別
是少少比比百分之一在綠色。
經過手動調整 調整這因素，因素，
一世曾經是能幹到找找設置設置在哪裡這預料到的曲線
是少少比比百分之一從這參考穿過全部時間時間價值觀。
這個這個看起來看起來真的好的，但是但是在實踐一世賭注那這個這個是過於樂觀的。
這裡我們見見這最佳的價值觀的這因素設置設置為了全部三分析。
這曲線美國能源部分析是在這內部的的這範圍為了這聚合物。
這最佳價值價值為了全部的聚合物是。 16 16
哪個哪個是關閉到這功能性的美國能源部分析結果，
和壓縮強制力是在之間這最佳價值觀
推薦的由 由這F2分析和這功能性的美國能源部分析。
後這，我們製造製造新的純化基於在這推薦的因素設置設置
從每個每個的這些模型模型和測量的他們的解散曲線
作為好吧作為拿走了一種新的放的測量從這參考。
這裡我們見見一種摘要 摘要的這最終的結果 結果從這確認運行。
這新的參考分配曲線是在黑色的，
和這曲線美國能源部在綠色是這最近的曲線到它，它，
跟隨由 由這F美國能源部曲線在藍色。
這結果 結果的造型F2是在紅色的，和它確實這最窮的全面的。
這個這個應該應該也許也許不是是也太奇怪。
這F2公制曾經是這最簡單的，最簡單的，
減少 減少這數據下來到一種單身的公制和確實這最窮的。
這功能性的美國能源部模型曾經到憑經驗
派生 派生這形狀的這曲線
和然後模型三特徵 特徵的那些形狀，
本質上使用 使用更多的的這信息信息在這數據。
這曲線美國能源部引領到這最好的配方配方
因為它用過的這數據有效率的通過 通過一些事先的知識
關於 關於這參數形式的這解散曲線。
我們見見那這結果 結果的這F2基於分析
是不是相等的和這新的參考修補，
一會兒一會兒這方法那處理過的曲線作為第一的班級對象 對象是相等的。
什麼這個這個手段手段是那這方法會有必需的
在至少其他圓形的的美國能源部奔跑，奔跑，
和所以一個效率低下分析線索線索到一個效率低下採用
的時間時間和資源。
我是去去到關閉這介紹
和一種回顧性信息問評估的這結果。
全面的，我們成立那這彎曲的 DoE預言
廣義的這最好的到新的數據，
但是但是曾經是這最多難的分析到履行。
一世想要想要到筆記那如果如果我們沒有 沒有有一種已知 已知非線性模型
到工作和那合身這數據好吧，我們可以不是有完成了那分析。
這功能性的美國能源部分析和這F 2 基於方法
能夠是用過的更多的寬廣地在其他情況。
這剖析器線索線索到優秀溝通分數
為了全部三分析。
這能力到見見如何這形狀的這解散曲線變化
和這美國能源部因素在這功能性的和基於曲線方法
線索線索我到給給他們一種更好的溝通分數。
一世見見這曲線美國能源部方法
有這最高溝通分數由 由一種一點點位位
因為是直接地造型更多的有意義的參數
比比這功能性的能源部方法。
那是全部我們有為了你今天。
一世想要想要到謝謝你為了你的時間，利息，利息，和注意力。
