Salut, je suis Ron Kenett.
Ça ça est une découper parle parle avec Chris Gotwalt.
le parle parle est au Fonctionnel Données Analyse et Non linéaire Régression Des modèles.
Et dans commande pour examiner examiner la options
et Quel nous obtenir dehors de ça ça taper de Analyse,
nous sera sera prendre prendre une informations informations qualité la perspective.
Dans une sens, ça ça est une suis suis haut Haut pour une parle parle nous donné dernier dernier année année
à à la Pareil pareil Découverte Sommet.
Alors je sera sera démarrer avec Facile exemples
pour introduire introduire FDA et Non linéaire Régression.
Et ensuite Chris sera sera couverture un complexe et plus
substantiellement Suite complexe exemple exemple de optimisation,
lequel lequel comprend comprend mélange expériences conçu pour rencontre une référence profil.
Alors la récit commence commence avec Les données au comprimés comprimés ce sont sont dissous dissous
et des mesures sont sont fait fait à à différent temps temps pointes, pointes,
cinq minutes, minutes, Dix minutes, minutes, 15 minutes, minutes, tous cinq minutes, minutes,
et ensuite 20 minutes, minutes, Dix minutes plus tard,
30, 30, et ensuite 15 minutes plus tard, 45 45 minutes.
Nous avoir avoir 12 comprimés comprimés ce sont sont notre produit
et 12 comprimés comprimés ce sont sont la référence.
Notre but est pour avoir avoir une produit ce allumettes la référence.
Et dans ça ça taper de Les données, nous avoir avoir une profil,
et nous considérer considérer deux choix,
FDA et NLR.
Dans L'exemple de Chris, bien parle parle à propos à propos quelque chose appelé le F 2,
lequel lequel est une troisième tiers option pour en cours d'analyse ça ça taper de Les données.
Alors voici Quel ce ressemble ressemble aimer avec la graphique constructeur.
Au la gauche, gauche, nous avoir avoir la référence profils.
Au la droit, droit, nous avoir avoir la comprimés comprimés et la test.
Nous pouvez voir voir ça ça est une exemple exemple à partir de ma livre au moderne industriel statistiques,
la livre avec Shelley Zacks, lequel lequel est à présent dans c'est son troisième tiers édition.
Alors au la la gauche toi pouvez voir voir là là est une tablette ce semble semble
une un peu peu différent.
C'est étiqueté J 5R.
Et si si nous Cours une fonctionnel Les données Analyse de ça ça Les données,
J 5R fait fait voir différent.
Nous voir voir ce la croissance partie partie est différent.
Ce a a une lentement lentement croissance mais mais cohérent croissance.
Ce fait fait ne pas avoir avoir la façonner ce nous voir voir dans la autre Dissolution courbes.
Ça ça était était fait fait avec une Quadratique B-spline avec 1 nouer,
et la quadratique était était dans ça ça Cas,
raccord la Les données mieux que que la QB.
Ça ça est une un peu peu de une inhabituel situation.
Alors car de la formes, la B-spline quadratique était était une mieux ajuster.
Si nous voir à à J 1R,
la première tablette ce a a toujours différent façonner,
ce tire haut Haut et ensuite ce séjours.
Alors fondamentalement, la tablette a a dissous.
De toute évidence, au-delà une haut haut numéro de Dissolution,
il y a ne pas beaucoup la gauche pour la Solution.
Alors J 1R et J 5R, elles ou ils sembler différent.
J 5R se tient debout dehors Suite que que J 1R.
Alors, Oui oui, J 5R au la groupe Analyse
au la fonctionnel principal composants composants fait fait supporter en dehors.
Alors ici nous voir voir comment fonctionnel principal composants composants
dispersion intrigue de la première deux fonctionnel principal composants composants pointes, pointes,
Quel nous observer visuellement.
Et T1R, lequel lequel est suivant pour J 2R,
est une différent groupe.
Nous pouvez procéder avec une non linéaire régression approcher.
Ici nous sont sont raccord une Gompertz Trois paramètre paramètre maquette
avec Trois paramètres,
la asymptote, la croissance taux, et la inflexion indiquer.
Ça ça est la maquette et lorsque nous en forme la profils,
nous de nouveau voir voir ce J 5R se tient debout en dehors.
Alors nous avoir avoir la Pareil pareil qualitatif impressions impressions ce nous avait eu avec FDA.
À présent nous avoir avoir celles-ci Trois paramètres listé
et nous pouvez Cours une profileur au la maquette car nous à présent avoir avoir une maquette.
Ça ça est où J 1R des stands.
Alors par par fonctionnement la profil au la différent comprimés,
nous pouvez également voir voir comment similaire ou différent elles ou ils voir aimer.
Ça ça est la table ce Plans dehors la paramètres de ça ça asymptotes.
alors J 1R croissance taux .21,
T5R, ce tablette ce se tenait en dehors.
Croissance taux .075,
très lentement lentement croissance taux,
cohérent mais mais lent.
le inflexion indiquer est 11.5, façon au la droit.
Alors nous pouvez voir voir par ça ça paramètre paramètre valeurs la différence.
Nous pouvez également prendre haut Haut deux comprimés comprimés ce supporter dehors pour croissance les taux.
T2R 1,77,
et T8R, presque non croissance.
Bien obtenir arrière pour J 2 et J 8 dans une minute.
Si nous prendre prendre la principal composants composants de celles-ci Trois paramètres espacer.
Alors nous cacher la paramètres comme si si celles-ci sont sont la des mesures
et nous Cours une multivarié contrôler tirer.
Nous pouvez voir voir J 1, ça ça est la première une
et nous pouvez voir voir J Cinq, ça ça est la bleu une, la cinquième une.
Ça ça nous déjà vu.
Ils sont sont à l'intérieur la contrôler limites limites de la J Carré
multivarié statistique distance contrôler graphique.
Et J 2 et J 8 ce je Souligné avant de à présent supporter dehors
et nous pouvez voir voir qualitativement Pourquoi.
Ça ça est la maquette dégradation approcher dans la conseils d'orientation documents documents
ce est utilisé pour la modélisation Dissolution courbes.
Dans fonctionnement tel Analyse avec une informations informations qualité la perspective,
la première question est demander Quel est la but de la Analyse?
Et ensuite nous pouvez considérer considérer la méthode de Analyse.
Ici étaient en utilisant en utilisant non linéaire régression et fonctionnel Les données Analyse.
Chris sera sera obtenir dans dans comment ça ça est combiné
avec Les données dérivé à partir de expérimental conception.
Nous avoir avoir une utilitaire une fonction et la informations informations qualité
est la utilitaire de appliquer une méthode F au Les données X condition n de la but.
Il est évalué avec huit dimensions.
Et ici Chris de nouveau bien parle parle à propos à propos Les données résolution et Les données structure.
Alors Chris, la sol est le tiens.
Merci Ron.
À présent je suis aller aller pour donner donner une exemple exemple ce est une petit petit un peu peu Suite compliqué
que que la première une.
Dans celui de Ron Exemple,
il était était comparant comparant la Dissolution courbes de test comprimés comprimés
pour celles à partir de une ensemble de référence comprimés.
Dans ce état, situation, la attente est ce
la courbes courbes devrait devrait Généralement être Suivant la Pareil pareil chemin.
Et il a montré a montré comment pour trouver trouver anormal courbes
ce dévier à partir de la repos repos de la population.
Dans ça ça deuxième seconde Exemple, nous également avoir avoir une référence Dissolution courbe.
Mais mais nous sont sont en cours d'analyse Les données à partir de une conçu expérience
où la but est pour trouver trouver une formulation formulation dans deux polymère additifs
et la montant de forcer forcer utilisé dans la tablette production traiter
ce conduit conduit pour une Fermer rencontre
pour la référence éclaboussures la Solution courbe.
le graphique toi voir voir ici spectacles spectacles
la Les données à partir de la référence courbe ce nous veux veux pour rencontre.
Pour faire faire ce, je suis aller aller pour démontrer démontrer Trois analyses de la Les données
ce utiliser différent méthodes et modèles modèles
pour trouver trouver facteur paramètres paramètres ce rencontre la référence ce mener pour une ...
Pour faire faire ce, je suis aller aller pour démontrer démontrer Trois Analyse de ça ça Les données
ce utiliser différent méthodes et modèles modèles pour trouver trouver facteur paramètres paramètres
ce sera sera meilleur rencontre la référence courbe.
Dans la première Analyse,
je suis aller aller pour résumer résumer chacun chacun de la Biche courbes
bas bas pour une Célibataire métrique appelé F2
ce est Typiquement utilisé dans Dissolution courbe Analyse,
une mesure de accord avec la référence rencontre.
Là, je vais utiliser la norme Biche méthodes pour maquette ce F2 réponse
et ensuite trouver trouver la facteur paramètres paramètres ce sont sont prédit
pour meilleur d'accord d'accord avec la référence.
Dans la deuxième seconde Analyse,
je vais utiliser une fonctionnel Biche la modélisation approcher
où je maquette la courbes en utilisant en utilisant celles-ci stores,
extrait extrait fonctionnel principe composant magasins, et maquette leur.
je vais charge la référence grouper comme une cible cible une fonction
dans la Fonctionnel Données Explorateur Plate-forme
et ensuite utiliser la FDoE profileur
pour trouver trouver la le plus proche rencontre conseillé par par ce maquette.
Celles-ci première deux approches utiliser petit petit matière matière matière informations informations
à propos à propos celles-ci les types de comprimés.
Dans la troisième tiers Analyse,
je vais maquette la courbes en utilisant en utilisant une non linéaire maquette
ce était était connu connu pour en forme ça ça taper de tablette bien bien
et utiliser la Courbe Biche option dans la en forme Courbe Plate-forme
pour maquette la relation amoureuse compris entre la Biche les facteurs
et la façonner de la courbe.
je veux veux pour crédit Argile Aboyeur pour ajouter ça ça aptitude pour JMP Pro 16. 16.
je pense pense ce a a une parcelle de promettre pour la modélisation courbes
dont qui général façonner pouvez être assumé pour être connu connu dans avance
pour Viens viens à partir de une de la prise en charge non linéaire des modèles.
À la fin, fin, vérification lots eût été fait fait
en utilisant en utilisant la conseillé formulation formulation paramètres paramètres pour chacun chacun de la Trois analyses,
et nous par rapport leur pour une Nouveau référence grouper.
Quoi nous a trouvé était était ce la non linéaire basé sur la régression approcher
dirigé pour la le plus proche rencontre pour la référence.
Quoi nous voir voir ici est une dispersion intrigue matrice de la quatre les facteurs
dans la conçu expérience.
Là était était une mélange contrainte contrainte compris entre la deux polymères,
comme bien bien comme une contrainte contrainte au la total montant de polymère
et la proportions de la individuel polymères.
Voici une voir à à quelque de la cru Les données à partir de la expérience.
À la haut haut de la table, nous avoir avoir Les données à partir de la référence ce nous souhaiter pour rencontre.
Là sont sont 16 16 Biche purification ou lots dans la expérience.
Nous pouvez seulement voir voir Les données à partir de deux de leur dans ça ça image, image, mais.
Là eût été six comprimés comprimés par par formulation.
Là eût été quatre Dissolution des mesures par par tablette.
Ici nous voir voir parcelles de la Dissolution courbes pour chacun chacun de la 16 16 Biche purification
avec la Dissolution courbe de la référence grouper ici à à la plus bas droit.
À présent, je suis aller aller pour faire faire une rapide préliminaire informations informations qualité évaluation
en utilisant en utilisant la des questions ce tu vas trouver trouver dans la tableur
ce toi pouvez Télécharger à partir de la JMP utilisateur utilisateur communauté page.
le première partie partie de la évaluation est en relation pour la Les données résolution.
Dans ça ça Cas, je pense pense étaient à la recherche belle Belle bien.
le Les données escalader est bien bien aligné
avec la déclaré déclaré but car c'est une conception expérience.
le mesure dispositifs sembler pour être fiable et précis,
et la Les données Analyse est certainement certainement aller aller pour être qui convient
pour la Les données agrégation niveau,
et bien être illustrer illustrer différent sortes de Les données agrégation
comme nous extrait extrait caractéristiques à partir de celles-ci Dissolution courbes.
Comme loin loin comme la Les données structure va, va, étaient dans belle Belle bien bien façonner.
le Les données est certainement certainement aligné avec la déclaré déclaré but, objectif,
nous ne fais pas avoir avoir quelconque problèmes avec valeurs aberrantes ou disparu valeurs, valeurs,
et la Analyse méthodes sont sont tous qui convient pour la Les données structure,
bien que bien que nous faire faire voir voir quelque variation
dans la qualité de la résultats résultats cela dépend de au la taper de Analyse nous fais.
Comme loin loin comme Les données l'intégration va, va, ça ça est une belle Belle Facile Analyse.
Nous avoir avoir plusieurs réponses,
et étaient explorant différent manières manières de combiner combiner leur dans dans extrait caractéristiques.
Alors il y a une commun flux de travail pour tous Trois de la Analyse je suis aller aller pour être montrant.
Première, nous avoir avoir pour obtenir la Les données dans dans une forme
ce est analysable par par la Plate-forme ce étaient en utilisant.
Alors Alors il y a environ une caractéristique extraction.
Alors Alors nous maquette celles caractéristiques.
C'est où il y a une parcelle de différence compris entre la méthodes, méthodes,
et ensuite nous utiliser la profileur dans différent manières manières
pour trouver trouver une formulation formulation ce étroitement étroitement allumettes la référence.
Première, je suis aller aller pour va au-dessus la F2 Analyse.
F 2 est une la norme mesure de accord de une Dissolution courbe
relatif pour une référence Dissolution courbe.
Dans la formule, formule,
la Rs sont sont la signifie signifie de la référence courbe à à chacun chacun temps temps indiquer,
et la Ts sont sont la signifie signifie de la non-référence courbe.
le convention est pour dis dis ce la deux courbes sont sont équivalent
lorsque F2 est plus grand que que ou égal pour 50.
C'est important pour indiquer dehors
ce je suis y compris y compris ça ça F 2 basé sur la base Analyse
ne pas juste comme une exemple exemple de une Dissolution Biche Analyse,
mais mais Suite largement comme une exemple exemple de comment réduire réduire une réponse
ce est intrinsèquement une courbe bas bas pour une Célibataire numéro
conduit conduit pour une beaucoup plus bas qualité Analyse
et résultats résultats à à la fin fin
que que une procédure ce traite courbes comme première classe citoyens.
Alors à présent je suis aller aller pour partage partage la F2 Analyse de la Dissolution Biche Les données.
le première Chose chose nous avoir avoir pour faire faire est calculer calculer la grouper signifie signifie
de la Dissolution courbes à à la différent temps temps points.
Alors Alors nous créer créer une formule colonne
ce calcule la F2 Dissolution courbe accord statistique
pour chacun chacun de celles-ci courbes relatif pour la référence lot, lot,
et nous modelé la F2 en utilisant en utilisant la Biche les facteurs comme contributions
et utiliser la profileur pour trouver trouver la facteur paramètres paramètres ce rencontre la référence.
Avant de la Analyse,
nous utiliser la les tables résumé résumé caractéristique
pour calculer calculer la signifie signifie de la Dissolution des mesures
par par grouper et de l'autre côté chacun chacun de la fois.
Nous pouvez enregistrer enregistrer nous-mêmes une petit petit un peu peu de travailler par par en utilisant en utilisant tous de la Biche les facteurs ici
comme regroupement variables alors ils vont être porté par
dans dans la subséquent table.
À présent nous avoir avoir une 17 rangées Les données ensemble
et nous cacher cacher et exclure exclure la référence grouper.
À présent prendre prendre Remarque de la valeurs de la Dissolution signifie signifie pour la référence
car étaient aller aller pour utiliser celles
lorsque nous créer créer une formule colonne ce calcule la F2 accord métrique
pour chacun chacun de la lots relatif pour la référence grouper
et à présent étaient aller aller pour être capable capable pour utiliser ça ça F2 formule colonne
comme une réponse pour être modélisé.
Nous utiliser la maquette scénario créé par par la Biche Plate-forme
pour ensemble haut Haut notre maquette pour nous.
Nous lieu F2 comme notre réponse variable variable
et étaient aller aller pour analyser analyser ça ça Les données aujourd'hui
en utilisant en utilisant la généralisé régression Plate-forme dans JMP Pro.
Lorsque nous obtenir dans dans la Plate-forme
nous voir voir ce ce a a automatiquement fait fait une la norme louer carrés Analyse
car ce a trouvé ce là là eût été assez degrés degrés de liberté
dans la Les données pour ce pour faire faire alors
et c'est donné donné nous une AICc de 155.6.
je suis aller aller pour voir voir si si nous pouvez faire faire mieux par par essayer d'essayer
une meilleur sous-ensembles réduction de la maquette
et lorsque nous faire faire ce nous voir voir
ce la AICc de ce meilleur sous-ensembles va va bas bas pour 136 136
plus petit plus petit est mieux avec la AICc
et la différence de 20 est belle Belle substantiel
alors je serait serait conclure ce la normale normale meilleur sous-ensemble est une mieux maquette
que que la normalement carrés une.
je suis aller aller pour essayer une Suite Chose chose, mais,
et en forme une journal de bord normale normale Distribution avec meilleur sous-ensembles pour la Les données.
Lorsque je faire faire ce, la AICc va va bas bas une petit petit un peu peu encore plus loin pour 130.6.
C'est une modeste différence, mais mais c'est bien bien assez
ce je suis aller aller pour conclure ce nous sont sont aller aller pour travailler
avec la Lo gNormal,
surtout car nous savoir faire ce étaient travaillant avec une strictement strictement positif réponse
et la LogNormal Distribution s'adapte Les données ce est strictement strictement positif.
À partir de là, la Analyse est belle Belle directe,
alors je suis aller aller pour saut droit devant pour en utilisant en utilisant la profileur.
F2 est une accord métrique ce nous veux veux pour maximiser.
Alors nous obtenir dans dans la profileur,
nous tourner au Opportunité fonctions fonctions et avoir avoir leur ensemble pour maximiser, maximiser,
et ensuite maximiser maximiser désirabilité pour trouver trouver la combinaison de facteur paramètres paramètres
ce ça ça maquette dit dit donne donne nous la le plus proche rencontre pour la référence,
et ce serait serait être à à ça ça combinaison de facteur paramètres paramètres ce nous voir voir ici.
À présent la F2 Analyse est complet, complet,
et étaient aller aller pour va dans dans la deuxième seconde Analyse,
la fonctionnel Biche Analyse.
Pour ça ça Analyse,
étaient aller aller pour travailler avec la Les données dans une empilé formater formater
où tous de la Dissolution des mesures avoir avoir été été combiné dans dans une Célibataire colonne,
et nous avoir avoir une temps temps colonne comme bien.
le première Chose chose nous faire faire est va dans dans la Fonctionnel Données Explorateur Plate-forme.
Dans la Plate-forme lancer, lancer,
nous mettre mettre Dissolution comme notre réponse, temps temps est notre X,
la grouper colonne comme notre IDENTIFIANT,
et nous fournir la quatre Biche les facteurs comme supplémentaire variables.
Une fois que étaient dans la plate-forme, plate-forme,
nous prendre prendre une voir à à la Les données en utilisant en utilisant la initiale Les données parcelle.
Ça ça particulier particulier Les données ensemble ne pas besoin quelconque nettoyer haut Haut ou alignement choix,
mais mais nous sont sont aller aller pour va devant et charge la référence Dissolution courbe
comme une cible cible une fonction.
Pour relativement relativement Facile fonctions fonctions aimer celles-ci,
je Typiquement utiliser B -Cannelures pour ma fonctionnel maquette.
Lorsque nous faire faire ce, nous voir voir notre B-Spline maquette ajuster,
et la initiale en forme ce a a Viens viens haut Haut est une cubique maquette ce est se comporter pauvrement.
C'est interpoler la Les données points points bien bien,
mais mais type de faire faire fou des choses dans compris entre leur.
Alors je suis aller aller pour changement à partir de la défaut conseillé maquette
au-dessus pour une quadratique Spline maquette au lieu de la cubique une.
Nous faire faire ce par par simplement en cliquant au Quadratique au-dessus ici
dans la droit de la B-Spline maquette ajuster.
Bien voir voir ce ça ça quadratique maquette s'adapte la Les données bien.
UNE fonctionnel principal composants composants Analyse est automatiquement calculé, calculé,
et nous voir voir ce la Fonctionnel Données Explorateur Plate-forme a a a trouvé
Trois fonctionnel principal Composants.
le premier une est très dominant,
expliquer expliquer 97. 9 pour cent de la fonctionnel variation.
Et ce ressemble ressemble aimer ça ça est une niveau ensemble haut Haut ou bas bas type de façonner composant.
le deuxième seconde une ressemble ressemble aimer une taux composant,
et la troisième tiers une presque ressemble ressemble aimer une quadratique.
En regardant une petit petit plus proche à à ça ça quadratique B-Spline maquette ajuster,
nous voir voir ce ça ça maquette est raccord la individuel Dissolution courbes
belle Belle bien.
Alors à présent étaient prêt prêt pour faire faire notre fonctionnel Biche Analyse.
Chaque de notre individuel Dissolution courbes a a été été approximé à présent
par par une sous-jacent méchant méchant une fonction commun pour tous la lots
plus une grouper dépendant CPF But fois fois la première fonction propre,
plus une autre dépendant du lot CPF But fois fois la deuxième seconde fonction propre,
et alors au avec la troisième tiers une.
Quoi étaient aller aller pour faire faire est ensemble haut Haut individuel Biche modèles modèles
pour chacun chacun de celles-ci fonctionnel principal composant scores
comme réponses en utilisant en utilisant notre Biche les facteurs comme contributions.
le Fonctionnel Données Explorateur plate-forme, plate-forme, de cours,
fait des marques tous ça ça Facile et type de cravates ce haut Haut dans dans une arc pour nous.
Et lorsque je dis dis ce,
ce cravates ce haut Haut dans une arc pour nous, Quel je vraiment méchant méchant est la FDoE profileur.
Alors ça ça vitre ici spectacles spectacles notre prédit trajectoire
de Dissolution comme une une fonction de temps,
et ensuite nous pouvez voir voir comment ce trajectoire serait serait changement
par par altérer la Biche les facteurs.
Ce relation amoureuse avec la Biche les facteurs
vient vient à partir de celles-ci Trois généralisé régression modèles modèles
pour chacun chacun de notre fonctionnel principal composant scores.
Si nous vouloir, vouloir, nous pouvez ouvrir celles haut Haut
et nous pouvez voir à à la relation amoureuse
compris entre la Biche les facteurs et ce fonctionnel principal composant But,
et nous pourrait pourrait même modifier la maquette
par par en mouvement environ pour autre ceux dans la Solution chemin.
je juste veux veux pour indiquer dehors ce c'est possibles possibles pour changement la Biche maquette
pour une CPF But.
Dans la intérêt intérêt de temps,
je suis juste aller aller pour avoir avoir pour bouge bouge au et ne pas démontrer démontrer ce, mais.
Nous avoir avoir diagnostique parcelles, parcelles,
la plus important une Probablement étant étant la Réel Réel par Prédit Parcelle.
Ça ça a a notre comploté Dissolution des mesures au la Axe Y
et la prédit Dissolution valeurs en utilisant en utilisant la fonctionnel Biche maquette.
Et comme toujours, nous veux veux pour voir voir ce intrigue
avoir avoir Les données points points serré le long du long la 45 45 diplôme ligne.
Et dans ça ça Cas, je pense pense ça ça maquette ressemble ressemble belle Belle bien.
Nous ne fais pas veux veux pour voir voir quelconque patrons patrons dans notre résidus,
et je suis ne pas voyant quelconque mal ceux ici.
Alors ça ça maquette ressemble ressemble belle Belle bien, et étaient aller aller pour travailler avec ce.
Alors j'ai déjà expliqué expliqué comment ça ça vitre droit ici
représente représente la prédit Dissolution courbe comme une une fonction de temps temps
et la individuel Biche les facteurs.
À présent, celles-ci autre deux Lignes ici sont sont car
nous avons chargé la référence comme une cible cible une fonction.
Alors ça ça rangée rangée est la différence
de la prédit Dissolution courbe à partir de la cible cible référence courbe.
Et ensuite la bas vitre ici est la intégré distance
de la prédit courbe à partir de la cible.
Lorsque nous maximiser maximiser désirabilité dans ça ça profileur,
ce donne donne nous la combinaison de facteur paramètres paramètres
ce minimiser ça ça intégré distance à partir de la cible.
Alors je suis aller aller pour faire faire ce par par apportant haut Haut maximiser maximiser désirabilité.
Et à présent nous voir voir la résultats résultats de la fonctionnel Biche Analyse,
où nous avoir avoir identifié .725 de polymère UNE
275 de polymère B,
une total polymère de à propos à propos .17,
et une compression forcer forcer de à propos à propos 1700
minimiser la distance compris entre notre prédit courbe et la référence.
À présent, nous avons fait fait deux analyses.
Tous les deux de celles analyses avoir avoir conseillé ce nous va
pour la le plus bas réglage de polymère UNE et la le plus élevé réglage de polymère B
Ils différer différer dans leur recommandations
pour Quel total polymère montant pour utiliser et comment beaucoup compression forcer forcer pour utiliser.
le troisième tiers Analyse je suis aller aller pour faire faire est la Courbe Biche Analyse.
Ça ça est aller aller pour être structuré belle Belle similaire
dans quelque manières manières pour la fonctionnel Biche Analyse,
dans ce étaient aller aller pour utiliser la Pareil pareil version de la Les données
où Dissolution des mesures sont sont tous dans une colonne
et nous avoir avoir une temps temps colonne.
Mais mais nous ne fais pas avoir avoir une intégré cible cible une fonction option
dans la Ajuster Courbe Plate-forme encore.
Alors la première Chose chose nous avoir avoir pour faire faire est en forme juste la référence grouper
et enregistrer enregistrer c'est son prédiction formule arrière pour la table.
Alors Alors nous faire faire une Courbe Biche Analyse,
lequel lequel est en grande partie similaire pour une fonctionnel Biche Analyse
dans ce étaient extraire caractéristiques à partir de la courbes
la modélisation la courbes.
Alors Alors nous va pour la graphique profil pour trouver trouver paramètres paramètres ce meilleur rencontre la référence.
le non linéaire maquette ce étaient aller aller pour être en utilisant en utilisant est
une Trois paramètre paramètre Weibull Croissance Courbe,
lequel lequel a a une long l'histoire dans la Analyse de Dissolution courbes.
Courbe de croissance de Weibull avoir avoir une asymptote paramètre paramètre UNE
ce représente représente la valeur valeur comme temps temps va va pour infini.
Il y a qu'est-ce que c'est appelé la inflexion indiquer paramètre paramètre
ce je voir voir est une mise à l'échelle facteur ce type de s'étire dehors
ou serre dans la entièrement de la courbe.
Et ensuite il y a également une croissance taux paramètre paramètre
ce dicte la façonner de la courbe.
Quoi je pense pense est vraiment de valeur à propos à propos en utilisant en utilisant ça ça maquette
relatif pour la fonctionnel Biche maquette ou la F2 taper Analyse
est ce étaient aller aller pour être la modélisation caractéristiques extrait à partir de la Les données
ce avoir avoir réel scientifique sens, sens,
surtout la asymptote et inflexion indiquer paramètres.
À présent Courbe Biche Analyse ne pas avoir avoir une cible cible correspondant à aptitude
aimer la Fonctionnel Données Explorateur.
Alors nous commencer commencer la Analyse par par hors hors hors tous de la Biche Lignes dans la Les données table.
Celles-ci sont sont représentée avec la ensemble colonne égal pour UNE.
Alors je sélectionner une cellule là,
sélectionner correspondant à cellules, et ensuite cacher cacher et exclure exclure celles Lignes
alors ce je seulement avoir avoir la référence grouper ne pas exclu.
Alors Alors je va pour la Ajuster Courbe plate-forme, plate-forme,
charge ce haut Haut, obtenir dans là, en forme la Weibull croissance maquette,
et ensuite je enregistrer enregistrer ce prédiction formule arrière pour la table.
Une fois que nous complet complet la Courbe Biche Analyse,
étaient aller aller pour comparer comparer la Courbe Biche prédiction formule
pour ça ça référence prédicteur
pour trouver trouver combinaisons de la facteur paramètres paramètres
ce obtenir nous comme Fermer pour ça ça courbe comme possible.
Alors à présent nous afficher et exclure exclure la Biche lots,
va arrière dans dans la Ajuster Courbe plate-forme, plate-forme,
juste aimer la Fonctionnel Données Explorateur Plate-forme.
Étaient aller aller pour charge haut Haut la Biche les facteurs comme supplémentaire variables.
À présent ce étaient dans la plate-forme, plate-forme, nous pouvez en forme notre Weibull croissance maquette.
le initiale en forme ici ressemble ressemble belle Belle bien.
Regards aimer étaient capturer la façonner de la Dissolution courbes.
Une Chose chose je aimer pour faire faire suivant est pour Fabriquer une paramètre paramètre table.
Ça ça crée crée une Les données table avec notre ajusté ajusté bas bas la près régression paramètres.
je aimer pour voir à à celles-ci dans la Distribution Plate-forme
pour voir voir si si là là sont sont valeurs aberrantes dans là là ou rien inhabituel.
je également aimer pour voir à à la patrons patrons je voir voir dans la multivarié Plate-forme
juste donne donne toi une mieux sens de qu'est-ce que aller aller au
avec la non linéaire maquette ajuster.
Une fois que nous savoir faire ce tout est à la recherche belle Belle bien,
nous pouvez faire faire notre courbe Biche Analyse
et ça ça ressemble ressemble très beaucoup aimer la fonctionnel Biche Analyse à partir de avant de.
Nous avoir avoir une profileur ce spectacles spectacles
la relation amoureuse compris entre Dissolution et temps temps
et comment ce relation amoureuse changements comme une une fonction de notre Biche les facteurs.
Et ensuite nous également avoir avoir une généralisé régression maquette
pour chacun chacun de celles Trois paramètres ce nous pouvez prendre prendre une voir à à individuellement.
le première Chose chose je serait serait faire faire avant de essayer d'essayer pour utiliser la maquette dans quelconque façon
est voir à à la Réel Réel par Prédit Parcelle,
alors c'est Quel nous voir voir ici.
Ça ça est la prédit valeurs incorporant incorporé
tous les deux la temps temps maquette à partir de la méchant méchant une fonction et la propre fonctions, fonctions,
comme bien bien comme la Biche modèles modèles au la non linéaire régression paramètres.
Ça ça ressemble ressemble belle Belle bien bien
car là là est une assez assez facile interprétation
pour la viable croissance maquette paramètres.,
Ce pouvez être utile et intéressant pour ouvrir haut Haut
la individuel maquette s'adapte pour celles-ci paramètres.
Pour Exemple, ici sont sont la coefficients pour la inflexion indiquer maquette.
Parce que inflexion indiquer est une strictement strictement positif quantité,
une LogNormal meilleur sous-ensembles maquette a a été été fixé avec la Les données
par par la généralisé régression Plate-forme.
Nous voir voir ce la mélange manifeste avoir avoir été été forcé dans
et ce la compression forcé par par polymère UNE interaction
est la seulement autre terme terme dans la maquette.
Quoi ça ça signifie signifie est ce
si si nous tenir la polymère proportions constant
et augmenter augmenter la compression Obliger,
nous serait serait attendre une plus grand plus grand valeur valeur de la inflexion indiquer.
Une serait serait observer ça ça comme une tablette ce prend prend plus longtemps pour dissoudre, dissoudre,
lequel lequel est exactement Quel nous serait serait attendre pour avoir avoir arriver.
Nous pouvez enregistrer enregistrer la courbe Biche prédiction formule arrière pour la table
et nous pouvez voir voir dans tous c'est son sanglant détail détail
comment la maquette pour asymptote inflexion indiquer
et croissance taux sont sont combiné avec temps temps pour Viens viens haut Haut avec notre globalement prédiction
pour la Dissolution courbe basé sur la base au.
Heureusement, avec Camelote nous ne fais pas avoir avoir pour voir à à la formule aussi aussi étroitement étroitement mais,
car nous avoir avoir profileurs ce
laisser laisser nous voir voir la des relations dans une visuel façon
plutôt que que une algébrique une.
Pour résoudre résoudre notre problème de découverte la combinaison de les facteurs
ce donner donner nous la Dissolution courbe
ce serait serait être le plus proche pour la référence,
je créé une formule colonne ce calculé
la pourcentage différence de la prédit courbe,
prise dans dans considération la Biche les facteurs à partir de la référence.
le dernier dernier étape de la Analyse est
pour Apporter apporter haut Haut ça ça pour cent différence réponse
dans la profileur ce est en dessous de la graphique menu,
étant étant Bien-sûr pour Chèque la Développer Développer Intermédiaire formules option.
Ça ça dirigé pour une profileur où étaient capable capable pour voir voir la pour cent différence
à partir de la référence comme une une fonction de temps temps et la Biche facteurs, facteurs,
j'ai partagé la Région où la différence
est moins moins que que un pourcent dans vert.
Par manuellement ajustement ajustement la facteurs, facteurs,
je était était capable capable pour trouver trouver paramètres paramètres où la prédit courbe
est moins moins que que un pourcent à partir de la référence de l'autre côté tous temps temps valeurs.
Ça ça ressemble ressemble vraiment bien, mais mais dans entraine toi je pari ce ça ça est trop optimiste.
Ici nous voir voir la de façon optimale valeurs de la facteur paramètres paramètres pour tous Trois analyses.
le courbe Biche Analyse est dans la intérieur de la intervalle pour la polymères.
le de façon optimale valeur valeur pour total polymère est. 16 16
lequel lequel est Fermer pour la fonctionnel Biche Analyse résultat,
et compression forcer forcer est dans compris entre la de façon optimale valeurs
conseillé par par la F2 Analyse et la fonctionnel Biche Analyse.
Après ce, nous fait fait Nouveau purification basé sur la base au la conseillé facteur paramètres paramètres
à partir de chacun chacun de celles-ci modèles modèles et mesuré leur Dissolution courbes courbes
comme bien bien comme a pris a pris une Nouveau ensemble de des mesures à partir de la référence.
Ici nous voir voir une résumé résumé de la final résultats résultats à partir de la vérification court.
le Nouveau référence Distribution courbe est dans le noir,
et la courbe Biche dans vert est la le plus proche courbe pour ça ça,
suivi par par la F Biche courbe dans bleu.
le résultat résultat de la modélisation F2 est dans rouge, et ce a fait la plus pauvre globalement.
Ça ça devrait devrait peut-être peut-être ne pas être aussi aussi surprenant.
le F2 métrique était était la le plus simple, le plus simple,
réduire réduire la Les données bas bas pour une Célibataire métrique et a fait la plus pauvre.
le fonctionnel Biche maquette avait eu pour empiriquement
dériver dériver la formes de la courbes courbes
et ensuite maquette Trois caractéristiques de celles formes,
essentiellement en utilisant en utilisant Suite de la informations informations dans la Les données.
le courbe Biche dirigé pour la meilleur formulation formulation
car ce utilisé la Les données efficacement via via quelque avant connaissances
à propos à propos la paramétrique forme de la Dissolution courbes.
Nous voir voir ce la résultats résultats de la F2 basé sur la base Analyse
sont sont ne pas équivalent avec la Nouveau référence pièce,
pendant que la approches ce traité courbes comme première classer objets objets sont sont équivalent.
Quoi ça ça signifie signifie est ce la approcher serait serait avoir avoir obligatoire
à à moins une autre rond de Biche court, court,
et alors une inefficace Analyse conduit conduit pour une inefficace utiliser
de temps temps et Ressources.
je suis aller aller pour Fermer la présentation
avec une rétrospective Info Q Évaluation de la Résultats.
Globalement, nous a trouvé ce la DoE incurvé prédiction
généralisé la meilleur pour Nouveau Les données,
mais mais était était la plus difficile Analyse pour effectuer.
je veux veux pour Remarque ce si si nous n'a pas fait avoir avoir une connu connu non linéaire maquette
pour travailler avec ce en forme la Les données bien bien, nous pourrait pourrait ne pas avoir avoir fait fait ce Analyse.
le fonctionnel Biche Analyse et la F 2 basé basé approcher
pouvez être utilisé Suite largement dans autre situations.
le profileur conduit conduit pour excellent la communication scores
pour tous Trois analyses.
le capacité pour voir voir comment la façonner de la Dissolution courbe changements
avec la Biche les facteurs dans la fonctionnel et basé sur la courbe approches
conduit conduit moi pour donner donner leur une mieux la communication But.
je voir voir la courbe Biche approcher
ayant la le plus élevé la communication But par par une petit petit un peu peu
car étaient directement la modélisation Suite significatif paramètres
que que la fonctionnel Approche DoE.
C'est tous nous avoir avoir pour toi aujourd'hui.
je veux veux pour remercier toi pour votre votre temps, intérêt, intérêt, et attention.
