Hallo, Ich bin Ron Kennett.
Das das ist ein gemeinsam reden reden mit Chris Gottwalt.
Die reden reden ist an Funktionell Daten Analyse und Nichtlinear Rückfall Modelle.
Und in Befehl zu untersuchen untersuchen der Optionen
und was wir bekommen bekommen Raus von das das Art von Analyse,
wir wird wird nehmen nehmen ein Informationen Informationen Qualität Perspektive.
Im ein Sinn, das das ist ein Folgen Folgen nach oben nach oben zu ein reden reden wir gegeben zuletzt zuletzt Jahr Jahr
bei bei der gleich Entdeckung Gipfel.
Damit ich wird wird Anfang mit einfach Beispiele
zu einführen einführen FDA und Nichtlinear Rückfall.
Und dann Chris wird wird Startseite ein Komplex und mehr
im Wesentlichen mehr Komplex Beispiel Beispiel von Optimierung,
was was beinhaltet beinhaltet Mischung Experimente entworfen zu passen ein Hinweis Profil.
Damit der Geschichte beginnt beginnt mit Daten an Tabletten Tabletten das sind sind gelöst gelöst
und Messungen sind sind fertig fertig bei bei unterschiedlich Zeit Zeit Punkte, Punkte,
fünf Minuten, Minuten, zehn Minuten, Minuten, fünfzehn Minuten, Minuten, jeden fünf Minuten, Minuten,
und dann 20 Minuten, Minuten, zehn Protokoll später,
30, 30, und dann fünfzehn Protokoll später, 45 45 Protokoll.
Wir haben haben 12 Tabletten Tabletten das sind sind unsere Produkt
und 12 Tabletten Tabletten das sind sind der Hinweis.
Unsere Ziel ist zu haben haben ein Produkt das Streichhölzer der Hinweis.
Und in das das Art von Daten, wir haben haben ein Profil,
und wir erwägen erwägen zwei Optionen,
FDA und NLR.
Im Chris' Beispiel, Gut reden reden über über etwas namens die F 2,
was was ist ein drittes drittes Möglichkeit zum Analysieren das das Art von Daten.
Damit Hier ist was es sieht aus sieht aus wie mit der Graph Baumeister.
An der links Links, wir haben haben der Hinweis Profile.
An der richtig richtig, wir haben haben der Tabletten Tabletten und der Prüfung.
Wir kann Schau Schau das das ist ein Beispiel Beispiel von mein Buchen an modern industriell Statistiken,
der Buchen mit Shelly Zack, was was ist jetzt in es ist sein drittes drittes Auflage.
Damit an der links Sie kann Schau Schau Dort Dort ist ein Tablette das scheint scheint
ein bisschen bisschen unterschiedlich.
Es ist beschriftet T 5R.
Und wenn wenn wir Lauf ein funktionell Daten Analyse von das das Daten,
T 5R tut tut sehen unterschiedlich.
Wir Schau Schau das der Wachstum Teil Teil ist unterschiedlich.
Es hat hat ein langsam langsam Wachstum aber aber konsistent Wachstum.
Es tut tut nicht haben haben der Form das wir Schau Schau in der andere Auflösung Kurven.
Das das war war fertig fertig mit ein Quadratisch B-Spline mit 1 Knoten,
und der quadratisch war war in das das Fall,
passend zu der Daten besser als als der QB.
Das das ist ein bisschen bisschen von ein ungewöhnlich Lage.
Damit da von der Formen, der Quadratischer B-Spline war war ein besser fit.
Wenn wir sehen bei bei T 1R,
der Erste Tablette das hat hat still unterschiedlich Form,
es schießt nach oben nach oben und dann es bleibt.
Damit Grundsätzlich gilt, der Tablette hat hat aufgelöst.
Offensichtlich, außerhalb ein hoch hoch Anzahl von Auflösung,
es gibt nicht viel links zum der Lösung.
Damit T 1R und T 5R, Sie erscheinen unterschiedlich.
T 5R steht steht Raus mehr als als T 1R.
Damit, Ja ja, T 5R an der Cluster Analyse
an der funktionell Rektor Komponenten Komponenten tut tut Stand aus.
Damit Hier wir Schau Schau wie funktionell Rektor Komponenten Komponenten
streuen Handlung Handlung von der Erste zwei funktionell Rektor Komponenten Komponenten Punkte, Punkte,
was wir beobachten visuell.
Und T1R, was was ist nächste zu T 2R,
ist ein unterschiedlich Cluster.
Wir kann Vorgehen mit ein nichtlinear Rückschritt sich nähern.
Hier wir sind sind passend zu ein Gompertz drei Parameter Parameter Modell
mit drei Parameter,
der Asymptote, der Wachstum Bewertung, und der Flexion Punkt.
Das das ist der Modell und wann wir passt passt der Profile,
wir aufs Neue Schau Schau das T 5R steht steht aus.
Damit wir haben haben der gleich qualitativ Eindruck Eindruck das wir gehabt hatte mit FDA.
Jetzt wir haben haben diese drei Parameter aufgeführt
und wir kann Lauf ein Profiler an der Modell da wir jetzt haben haben ein Modell.
Das das ist wo T 1R steht.
Damit von durch Laufen der Profil an der unterschiedlich Tablets,
wir kann Auch Schau Schau wie ähnlich oder anders Sie sehen wie.
Das das ist der Tisch das Karten Raus der Parameter von das das Asymptoten.
damit T 1R Wachstum Rate .21,
T5R, das Tablette das stand aus.
Wachstum Bewertung .075,
sehr langsam langsam Wachstum Bewertung,
konsistent aber aber schleppend.
Die Flexion Punkt ist 11.5, Weg an der rechts.
Damit wir kann Schau Schau durch das das Parameter Parameter Werte der Unterschied.
Wir kann Auch wählen nach oben nach oben zwei Tabletten Tabletten das Stand Raus zum Wachstum Preise.
T2R 1,77,
und T8R, schon fast Nein Wachstum.
Brunnen bekommen bekommen zurück zu T 2 und T 8 in ein Minute.
Wenn wir nehmen nehmen der Rektor Komponenten Komponenten von diese drei Parameter Platz.
Damit wir verdecken der Parameter als wenn wenn diese sind sind der Messungen
und wir Lauf ein multivariat Kontrolle Schuss.
Wir kann Schau Schau T 1, das das ist der Erste ein
und wir kann Schau Schau T Fünf, das das ist der Blau ein, der fünfte ein.
Das das wir bereits gesehen.
Sie sind sind innerhalb innerhalb der Kontrolle Grenzen Grenzen von der T Quadrat
multivariat statistisch Distanz Kontrolle Diagramm.
Und T 2 und T 8 das ich hervorgehoben Vor jetzt Stand Raus
und wir kann Schau Schau qualitativ warum.
Das das ist der Modell Degradierung sich nähern in der Anleitung Anleitung Dokumente Dokumente
das ist benutzt zum Modellieren Auflösung Kurven.
Im Laufen eine solche Analyse mit ein Informationen Informationen Qualität Perspektive,
der Erste Frage ist fragen was ist der Ziel von der Analyse?
Und dann wir kann erwägen erwägen der Methode von Analyse.
Hier wurden verwenden verwenden nichtlinear Rückschritt und funktionell Daten Analyse.
Chris wird wird bekommen bekommen hinein hinein wie das das ist kombiniert
mit Daten abgeleitet von Experimental- Design.
Wir haben haben ein Nützlichkeit Funktion und der Informationen Informationen Qualität
ist der Nützlichkeit von bewirbt sich ein Methode F an Daten x Bedingung n von der Ziel.
es ist ausgewertet mit acht Maße.
Und Hier Chris aufs Neue Gut reden reden über über Daten Auflösung und Daten Struktur.
Damit Chris, der Boden ist deine.
Danke Ron.
Jetzt Ich bin geht geht zu geben geben ein Beispiel Beispiel das ist ein wenig wenig bisschen bisschen mehr kompliziert
als als der Erste ein.
Im Rons Beispiel,
er war war vergleichen vergleichen der Auflösung Kurven von Prüfung Tabletten Tabletten
zu diese von ein einstellen von Hinweis Tablets.
Im das Lage, Lage, der Erwartung ist das
der Kurven sollte sollte Allgemein sein folgende der gleich Weg.
Und er zeigte zeigte wie zu finden finden anomal Kurven
das abweichen von der Ruhe Ruhe von der Population.
Im das das zweite Sekunde Beispiel, wir Auch haben haben ein Hinweis Auflösung Kurve.
Aber aber wir sind sind Analysieren Daten von ein entworfen Experiment
wo der Ziel ist zu finden finden ein Formulierung Formulierung in zwei Polymer Additive
und der Menge von Kraft Kraft benutzt in der Tablette Produktion Prozess
das führt führt zu ein nah dran passen
zu der Hinweis Spritzer der Lösung Kurve.
Die Graph Sie Schau Schau Hier zeigt zeigt
der Daten von der Hinweis Kurve das wir möchte zu passen.
Zu tun Das, Ich bin geht geht zu demonstrieren demonstrieren drei Analysen von der Daten
das verwenden unterschiedlich Methoden und Modelle Modelle
zu finden finden Faktor Einstellungen Einstellungen das passen der Hinweis das das Blei zu ein ...
Zu tun tun Das, Ich bin geht geht zu demonstrieren demonstrieren drei Analyse von das das Daten
das verwenden unterschiedlich Methoden und Modelle Modelle zu finden finden Faktor Einstellungen Einstellungen
das wird wird Beste passen der Hinweis Kurve.
Im der Erste Analyse,
Ich bin geht geht zu zusammenfassen zusammenfassen jeder jeder von der Damhirschkuh Kurven
runter runter zu ein Einzel metrisch namens F2
das ist Typisch benutzt in Auflösung Kurve Analyse,
ein messen von Zustimmung mit der Hinweis passen.
Dort, Krank verwenden Standard Damhirschkuh Methoden zu Modell das F2 Antwort
und dann finden finden der Faktor Einstellungen Einstellungen das sind sind vorhergesagt
zu Beste stimme zu stimme zu mit der Hinweis.
Im der zweite Sekunde Analyse,
Krank verwenden ein funktionell Damhirschkuh Modellieren sich nähern
wo ich Modell der Kurven verwenden verwenden diese Jalousie,
extrahieren extrahieren funktional Prinzip Komponente Shops, und Modell Ihnen.
Krank Belastung der Hinweis Charge als ein Ziel Ziel Funktion
in der Funktionell Daten Forscher Plattform
und dann verwenden der FDoE Profiler
zu finden finden der am nächsten passen empfohlen von durch das Modell.
Diese Erste zwei Ansätze verwenden wenig wenig Fach Materie Materie Informationen Informationen
über über diese Typen von Tablets.
Im der drittes drittes Analyse,
Krank Modell der Kurven Kurven verwenden verwenden ein nichtlinear Modell
das war war bekannt bekannt zu passt passt das das Art von Tablette gut gut
und verwenden der Kurve Damhirschkuh Möglichkeit in der passt passt Kurve Plattform
zu Modell der Beziehung zwischen der Damhirschkuh Faktoren
und der Form von der Kurve.
ich möchte zu Kredit Lehm Marktschreier zum hinzufügen das das Fähigkeit zu JMP Profi 16. 16.
ich denken denken es hat hat ein viel von Versprechen zum Modellieren Kurven Kurven
wessen wer Allgemeines Form kann sein vermutet zu sein bekannt bekannt in Vorauszahlung
zu Komm, komm von ein von der unterstützt nichtlinear Modelle.
Bei der Ende, Ende, Überprüfung Chargen waren waren gemacht gemacht
verwenden verwenden der empfohlen Formulierung Formulierung Einstellungen Einstellungen zum jeder jeder von der drei Analysen,
und wir verglichen Ihnen zu ein Neu Hinweis Charge.
Was wir gefunden war war das der nichtlinear regressionsbasiert sich nähern
LED zu der am nächsten passen zu der Hinweis.
Was wir Schau Schau Hier ist ein streuen Handlung Handlung Matrix von der vier Faktoren
in der entworfen Experiment.
Dort war war ein Mischung Einschränkung Einschränkung zwischen der zwei Polymere,
als gut gut als ein Einschränkung Einschränkung an der gesamt Menge von Polymer
und der Proportionen von der Individuell Polymere.
Hier ist ein sehen bei bei etwas von der roh Daten von der Experiment.
Bei der Top Top von der Tisch, wir haben haben Daten von der Hinweis das wir Wunsch zu passen.
Dort sind sind 16 16 Damhirschkuh Reinigung oder Chargen in der Experiment.
Wir kann nur Schau Schau Daten von zwei von Ihnen in das das Bild, Bild, obwohl.
Dort Dort waren waren sechs Tabletten Tabletten pro pro Formulierung.
Dort waren waren vier Auflösung Messungen pro pro Tablette.
Hier wir Schau Schau Grundstücke von der Auflösung Kurven zum jeder jeder von der 16 16 Damhirschkuh Reinigung
mit der Auflösung Kurve von der Hinweis Charge Hier bei bei der niedriger rechts.
Jetzt, Ich bin geht geht zu tun tun ein schnell vorläufige Informationen Informationen Qualität Bewertung
verwenden verwenden der Fragen das du wirst finden finden in der Kalkulationstabelle
das Sie kann herunterladen von der JMP Benutzer Benutzer Gemeinschaft Seite.
Die Erste Teil Teil von der Bewertung ist verbunden zu der Daten Auflösung.
Im das das Fall, ich denken denken wurden suchen suchen hübsch hübsch gut.
Die Daten Skala ist gut gut ausgerichtet
mit der angegeben angegeben Ziel da es ist ein Design Experiment.
Die Messung Geräte erscheinen zu sein zuverlässig und präzise,
und der Daten Analyse ist Definitiv definitiv geht geht zu sein geeignet
zum der Daten Anhäufung Stufe,
und Gut sein veranschaulichen veranschaulichen unterschiedlich Arten von Daten Anhäufung
als wir extrahieren extrahieren Funktionen Funktionen von diese Auflösung Kurven.
Als weit weit als der Daten Struktur geht, geht, wurden in hübsch hübsch gut gut Form.
Die Daten ist sicherlich sicherlich ausgerichtet mit der angegeben angegeben Ziel, Ziel,
wir nicht nicht haben haben irgendein Probleme mit Ausreißer oder fehlen Werte, Werte,
und der Analyse Methoden sind sind alle geeignet zum der Daten Struktur,
obwohl obwohl wir tun tun Schau Schau etwas Variation
in der Qualität von der Ergebnisse Ergebnisse es hängt davon ab an der Art von Analyse wir tun.
Als weit weit als Daten Integration geht, geht, das das ist ein hübsch hübsch einfach Analyse.
Wir haben haben mehrere Antworten,
und wurden erkunden unterschiedlich Wege Wege von Kombinieren Kombinieren Ihnen hinein hinein extrahiert Merkmale.
Damit es gibt ein gemeinsam Arbeitsablauf zu alle drei von der Analyse Ich bin geht geht zu sein zeigt.
Zuerst, wir haben haben zu bekommen bekommen der Daten hinein hinein ein bilden
das ist zerlegbar von durch der Plattform das wurden verwenden.
Dann dann es gibt um herum ein Feature-Funktion Extraktion.
Dann dann wir Modell diese Merkmale.
Das ist wo es gibt ein viel von Unterschied zwischen der Methoden, Methoden,
und dann wir verwenden der Profiler in unterschiedlich Wege Wege
zu finden finden ein Formulierung Formulierung das eng eng Streichhölzer der Hinweis.
Zuerst, Ich bin geht geht zu gehen vorbei vorbei der F2 Analyse.
F 2 ist ein Standard messen von Zustimmung von ein Auflösung Kurve
relativ zu ein Hinweis Auflösung Kurve.
Im der Formel, Formel,
der Rs sind sind der bedeutet bedeutet von der Hinweis Kurve bei bei jeder jeder Zeit Zeit Punkt,
und der Ts sind sind der bedeutet bedeutet von der Nicht-Referenz Kurve.
Die Konvention ist zu Sag sag das der zwei Kurven sind sind gleichwertig
wann F2 ist größer größer als als oder gleich zu 50.
Es ist wichtig zu Punkt Raus
das Ich bin einschließlich einschließlich das das F 2 basiert basiert Analyse
nicht gerade als ein Beispiel Beispiel von ein Auflösung Damhirschkuh Analyse,
aber aber mehr breit als ein Beispiel Beispiel von wie Reduzieren Reduzieren ein Antwort
das ist von Natur aus Eine Kurve runter runter zu ein Einzel Anzahl
führt führt zu ein viel niedriger Qualität Analyse
und Ergebnisse Ergebnisse bei bei der ende ende
als als ein Verfahren das behandelt Kurven als erste Klasse Bürger.
Damit jetzt Ich bin geht geht zu Teilen Teilen der F2 Analyse von der Auflösung Damhirschkuh Daten.
Die Erste Ding Ding wir haben haben zu tun tun ist berechnen berechnen der Charge bedeutet bedeutet
von der Auflösung Kurven bei bei der unterschiedlich Zeit Zeit Punkte.
Dann dann wir erstellen erstellen ein Formel Säule
das berechnet der F2 Auflösung Kurve Zustimmung Statistik
zum jeder jeder von diese Kurven relativ zu der Hinweis Charge, Charge,
und wir modelliert der F2 verwenden verwenden der Damhirschkuh Faktoren als Eingänge
und verwenden der Profiler zu finden finden der Faktor Einstellungen Einstellungen das passen der Hinweis.
Vor der Analyse,
wir verwenden der Tisch zusammenfassende zusammenfassung Feature-Funktion
zu berechnen berechnen der bedeutet bedeutet von der Auflösung Messungen
von durch Charge und über jeder jeder von der mal.
Wir kann sparen sparen uns selbst ein wenig wenig bisschen bisschen von Arbeit von durch verwenden verwenden alle von der Damhirschkuh Faktoren Hier
als Gruppierung Variablen damit sie werden sein getragen durch
hinein hinein der anschließend Tisch.
Jetzt wir haben haben ein 17-reihig Daten einstellen
und wir verstecken verstecken und ausschließen ausschließen der Hinweis Charge.
Jetzt nehmen nehmen Hinweis von der Werte von der Auflösung bedeutet bedeutet zum der Hinweis
da wurden geht geht zu verwenden diese
wann wir erstellen erstellen ein Formel Säule das berechnet der F2 Zustimmung metrisch
zum jeder jeder von der Chargen relativ zu der Hinweis Charge
und jetzt wurden geht geht zu sein fähig fähig zu verwenden das das F2 Formel Säule
als ein Antwort zu sein modelliert.
Wir verwenden der Modell Skript erstellt von durch der Damhirschkuh Plattform
zu einstellen nach oben nach oben unsere Modell zum uns.
Wir Ort F2 als unsere Antwort variabel variabel
und wurden geht geht zu analysieren analysieren das das Daten heute
verwenden verwenden der verallgemeinert Rückschritt Plattform in JMP Profi.
Wann wir bekommen bekommen hinein hinein der Plattform
wir Schau Schau das es hat hat automatisch fertig fertig ein Standard mieten Quadrate Analyse
da es gefunden das Dort Dort waren waren genügend Grad Grad von Freiheit
in der Daten zum es zu tun tun damit
und es ist gegeben gegeben uns ein AICc von 155.6.
Ich bin geht geht zu Schau Schau wenn wenn wir kann tun besser von durch versuchen versuchen
ein Beste Teilmengen die Ermäßigung von der Modell
und wann wir tun das wir Schau Schau
das der AICc von das Beste Teilmengen geht geht runter runter zu 136 136
kleiner kleiner ist besser mit der AICc
und der Unterschied von 20 ist hübsch hübsch erheblich
damit ich würde würde daraus schließen das der normal normal Beste Teilmenge ist ein besser Modell
als als der standardmäßig Quadrate ein.
Ich bin geht geht zu Versuchen ein mehr Ding Ding, obwohl,
und passt passt ein log log normal normal Verteilung mit Beste Teilmengen zu der Daten.
Wann ich tun das, der AICc geht geht runter runter ein wenig wenig bisschen bisschen weiter weiter zu 130.6.
Das ist ein bescheiden Unterschied, aber aber es ist gut gut genügend
das Ich bin geht geht zu daraus schließen das wir sind sind geht geht zu Arbeit
mit der Lo gNormal,
insbesondere da wir Wissen das wurden Arbeiten mit ein streng streng positiv Antwort
und der LogNormal Verteilung passt Daten das ist streng streng positiv.
Von dort, der Analyse ist hübsch hübsch einfach,
damit Ich bin geht geht zu springen gerade voaus zu verwenden verwenden der Profiler.
F2 ist ein Zustimmung metrisch das wir möchte zu maximieren.
Damit wir bekommen bekommen hinein hinein der Profiler,
wir Wende an Wünschbarkeit Funktionen Funktionen und haben haben Ihnen einstellen zu maximieren, maximieren,
und dann maximieren maximieren Wünschbarkeit zu finden finden der Kombination von Faktor Einstellungen Einstellungen
das das das Modell sagt sagt gibt gibt uns der am nächsten passen zu der Hinweis,
und das würde würde sein bei bei das das Kombination von Faktor Einstellungen Einstellungen das wir Schau Schau Hier.
Jetzt der F2 Analyse ist vollständig, vollständig,
und wurden geht geht zu gehen hinein hinein der zweite Sekunde Analyse,
der funktional Damhirschkuh Analyse.
Zum das das Analyse,
wurden geht geht zu Arbeit mit der Daten in ein gestapelt formatieren
wo alle von der Auflösung Messungen haben haben gewesen kombiniert hinein hinein ein Einzel Säule,
und wir haben haben ein Zeit Zeit Säule als Gut.
Die Erste Ding Ding wir tun ist gehen hinein hinein der Funktionell Daten Forscher Plattform.
Im der Plattform starten, starten,
wir setzen setzen Auflösung als unsere Antwort, Zeit Zeit ist unsere X,
der Charge Säule als unsere ICH WÜRDE,
und wir liefern der vier Damhirschkuh Faktoren als ergänzend Variablen.
Einmal wurden in der Plattform, Plattform,
wir nehmen nehmen ein sehen bei bei der Daten verwenden verwenden der Initial Daten Handlung.
Das das besonders besonders Daten einstellen nicht nicht brauchen irgendein reinigen nach oben nach oben oder Ausrichtung Optionen,
aber aber wir sind sind geht geht zu gehen voaus und Belastung der Hinweis Auflösung Kurve
als ein Ziel Ziel Funktion.
Zum relativ relativ einfach Funktionen Funktionen wie diese,
ich Typisch verwenden B -Splines zum mein funktionell Modell.
Wann wir tun tun das, wir Schau Schau unsere B-Spline Modell fit,
und der Initial passt passt das hat hat Komm, komm nach oben nach oben ist ein kubisch Modell das ist benehmen schlecht.
Es ist interpolieren der Daten Punkte Punkte gut gut,
aber aber Art von tun tun verrückt Dinge in zwischen Ihnen.
Damit Ich bin geht geht zu Veränderung von der Standard Standard empfohlen Modell
vorbei vorbei zu ein quadratisch Spline Modell stattdessen von der kubisch ein.
Wir tun das von durch einfach klicken an Quadratisch vorbei vorbei Hier
in der rechts von der B-Spline Modell fit.
Brunnen Schau Schau das das das quadratisch Modell passt der Daten Gut.
EIN funktionell Rektor Komponenten Komponenten Analyse ist automatisch berechnet, berechnet,
und wir Schau Schau das der Funktionell Daten Forscher Plattform hat hat gefunden
drei funktionell Rektor Komponenten.
Die führend ein ist sehr Dominant,
erklären erklären 97. 9 Prozent von der funktionell Variation.
Und es sieht aussieht wie das das ist ein Stufe einstellen nach oben nach oben oder runter runter Art von Form Komponente.
Die zweite Sekunde ein sieht aussieht wie ein Bewertung Komponente,
und der drittes drittes ein schon fast sieht aussieht wie ein quadratisch.
Suchen ein wenig wenig näher bei bei das das quadratisch B-Spline Modell fit,
wir Schau Schau das das das Modell ist passend zu der Individuell Auflösung Kurven
hübsch hübsch Gut.
Damit jetzt wurden fertig fertig zu tun tun unsere funktional Damhirschkuh Analyse.
Jeder von unsere Individuell Auflösung Kurven hat hat gewesen angenähert jetzt
von durch ein unterschwellig bedeuten bedeuten Funktion gemeinsam zu alle der Chargen
Plus ein Charge abhängig FPC Ergebnis mal mal der Erste Eigenfunktion,
Plus Ein weiterer chargenabhängig FPC Ergebnis mal mal der zweite Sekunde Eigenfunktion,
und damit an mit der drittes drittes ein.
Was wurden geht geht zu tun tun ist einstellen nach oben nach oben Individuell Damhirschkuh Modelle Modelle
zum jeder jeder von diese funktionell Rektor Komponente Partituren
als Antworten verwenden verwenden unsere Damhirschkuh Faktoren als Eingänge.
Die Funktionell Daten Forscher Plattform, Plattform, von Kurs,
macht macht alle das das einfach und Art von Krawatten es nach oben nach oben hinein hinein ein Bogen zum uns.
Und wann ich Sag sag das,
es Krawatten es nach oben nach oben in ein Bogen zum uns, was ich Ja wirklich bedeuten bedeuten ist der FDoE Profiler.
Damit das das Feld Hier zeigt zeigt unsere vorhergesagt Flugbahn
von Auflösung als ein Funktion von Zeit,
und dann wir kann Schau Schau wie das Flugbahn würde würde Veränderung
von durch Ändern der Damhirschkuh Faktoren.
Dass Beziehung mit der Damhirschkuh Faktoren
kommt kommt von diese drei verallgemeinert Rückschritt Modelle Modelle
zum jeder jeder von unsere funktionell Rektor Komponente Partituren.
Wenn wir möchte, wir kann offen diese nach oben nach oben
und wir kann sehen bei bei der Beziehung
zwischen der Damhirschkuh Faktoren und das funktionell Rektor Komponente Ergebnis,
und wir könnte könnte eben ändern der Modell
von durch ziehen um um herum zu andere Einsen in der Lösung Weg.
ich gerade möchte zu Punkt Raus das es ist möglich möglich zu Veränderung der Damhirschkuh Modell
zum ein FPC Ergebnis.
Im der Interesse Interesse von Zeit,
Ich bin gerade geht geht zu haben haben zu Beweg dich an und nicht demonstrieren demonstrieren das, obwohl.
Wir haben haben diagnostisch Grundstücke, Grundstücke,
der die meisten wichtig ein wahrscheinlich Sein sein der Tatsächlich Tatsächlich von Predicted Parzelle.
Das das hat hat unsere gezeichnet Auflösung Messungen an der Y-Achse
und der vorhergesagt Auflösung Werte verwenden verwenden der funktional Damhirschkuh Modell.
Und als immer, wir möchte zu Schau Schau das Handlung Handlung
haben haben Daten Punkte Punkte fest entlang entlang der 45 45 Grad Linie.
Und in das das Fall, ich denken denken das das Modell sieht aussieht hübsch hübsch gut.
Wir nicht nicht möchte zu Schau Schau irgendein Muster Muster in unsere Reste,
und Ich bin nicht Sehen irgendein Schlecht Einsen Hier.
Damit das das Modell sieht aussieht hübsch hübsch gut, und wurden geht geht zu Arbeit mit es.
Damit Ich habe bereits erklärt erklärt wie das das Feld rechts Hier
repräsentiert repräsentiert der vorhergesagt Auflösung Kurve als ein Funktion von Zeit Zeit
und der Individuell Damhirschkuh Faktoren.
Jetzt, diese andere zwei Reihen Hier sind sind da
wir haben geladen der Hinweis als ein Ziel Ziel Funktion.
Damit das das Reihe Reihe ist der Unterschied
von der vorhergesagt Auflösung Kurve von der Ziel Ziel Hinweis Kurve.
Und dann der Unterseite Feld Hier ist der integriert Distanz
von der vorhergesagt Kurve von der Ziel.
Wann wir maximieren maximieren Wünschbarkeit in das das Profiler,
es gibt gibt uns der Kombination von Faktor Einstellungen Einstellungen
das minimieren das das integriert Distanz von der Ziel.
Damit Ich bin geht geht zu tun tun das von durch bringen nach oben nach oben maximieren maximieren Wünschbarkeit.
Und jetzt wir Schau Schau der Ergebnisse Ergebnisse von der funktional Damhirschkuh Analyse,
wo wir haben haben identifiziert .725 von Polymer EIN
275 von Polymer B,
ein gesamt Polymer von über über .17,
und ein Kompression Kraft Kraft von über über 1700
minimieren der Distanz zwischen unsere vorhergesagt Kurve und der Hinweis.
Jetzt, wir haben fertig fertig zwei Analysen.
Beide von diese Analysen haben haben empfohlen das wir gehen
zu der am niedrigsten Einstellung von Polymer EIN und der höchste Einstellung von Polymer B.
Sie unterscheiden sich unterscheiden in ihr Empfehlungen
zum was gesamt Polymer Menge zu verwenden und wie viel Kompression Kraft Kraft zu verwenden.
Die drittes drittes Analyse Ich bin geht geht zu tun ist der Kurve Damhirschkuh Analyse.
Das das ist geht geht zu sein strukturiert hübsch hübsch ähnlich
in etwas Wege Wege zu der funktionell Damhirschkuh Analyse,
in das wurden geht geht zu verwenden der gleich Ausführung von der Daten
wo Auflösung Messungen sind sind alle in ein Säule
und wir haben haben ein Zeit Zeit Säule.
Aber aber wir nicht nicht haben haben ein eingebaut Ziel Ziel Funktion Möglichkeit
in der Fit Kurve Plattform noch.
Damit der Erste Ding Ding wir haben haben zu tun ist passt passt gerade der Hinweis Charge
und sparen sparen es ist sein Vorhersage Formel zurück zu der Tisch.
Dann dann wir tun tun ein Kurve Damhirschkuh Analyse,
was was ist weitgehend ähnlich zu ein funktionell Damhirschkuh Analyse
in das wurden extrahieren Funktionen Funktionen von der Kurven
Modellieren der Kurven.
Dann dann wir gehen zu der Graph Profil zu finden finden Einstellungen Einstellungen das Beste passen der Hinweis.
Die nichtlinear Modell das wurden geht geht zu sein verwenden verwenden ist
ein drei Parameter Parameter Weibull Wachstum Kurve,
was was hat hat ein lang Geschichte in der Analyse von Auflösung Kurven.
Weibull-Wachstumskurve haben haben ein Asymptote Parameter Parameter EIN
das repräsentiert repräsentiert der Wert Wert als Zeit Zeit geht geht zu Unendlichkeit.
Es gibt was ist namens der Flexion Punkt Parameter Parameter
das ich Schau Schau ist ein Skalierung Skalierung Faktor das Art von erstreckt sich Raus
oder drückt in der ganz von der Kurve.
Und dann es gibt Auch ein Wachstum Bewertung Parameter Parameter
das diktiert der Form von der Kurve.
Was ich denken denken ist Ja wirklich wertvoll über über verwenden verwenden das das Modell
relativ zu der funktional Damhirschkuh Modell oder der F2 Art Analyse
ist das wurden geht geht zu sein Modellieren Funktionen Funktionen extrahiert von der Daten
das haben haben Real wissenschaftlich Bedeutung, Bedeutung,
insbesondere der Asymptote und Flexion Punkt Parameter.
Jetzt Kurve Damhirschkuh Analyse nicht nicht haben haben ein Ziel Ziel passend Fähigkeit
wie der Funktionell Daten Forscher.
Damit wir beginnen beginnen der Analyse von durch ausschließend ausschließend alle von der Damhirschkuh Reihen in der Daten Tisch.
Diese sind sind repräsentiert mit der einstellen Säule gleich zu A.
Damit ich auswählen ein Zelle dort,
auswählen passend Zellen, und dann verstecken verstecken und ausschließen ausschließen diese Reihen
damit das ich nur haben haben der Hinweis Charge nicht ausgeschlossen.
Dann dann ich gehen zu der Fit Kurve Plattform, Plattform,
Belastung es nach oben nach oben, bekommen bekommen in dort, passt passt der Weibull Wachstum Modell,
und dann ich sparen sparen das Vorhersage Formel zurück zu der Tisch.
Einmal wir komplett komplett der Kurve Damhirschkuh Analyse,
wurden geht geht zu vergleichen vergleichen der Kurve Damhirschkuh Vorhersage Formel
zu das das Hinweis Anzeichen
zu finden finden Kombinationen von der Faktor Einstellungen Einstellungen
das bekommen bekommen uns als nah dran zu das das Kurve als möglich.
Damit jetzt wir einblenden und ausschließen ausschließen der Damhirschkuh Chargen,
gehen zurück hinein hinein der Fit Kurve Plattform, Plattform,
gerade wie der Funktionell Daten Forscher Plattform.
Wurden geht geht zu Belastung nach oben nach oben der Damhirschkuh Faktoren als ergänzend Variablen.
Jetzt das wurden in der Plattform, Plattform, wir kann passt passt unsere Weibull Wachstum Modell.
Die Initial passt passt Hier sieht aussieht hübsch hübsch gut.
Sieht aus wie wurden Erfassen der Form von der Auflösung Kurven.
Ein Ding Ding ich wie zu tun nächste ist zu machen ein Parameter Parameter Tisch.
Das das schafft schafft ein Daten Tisch mit unsere ausgestattet ausgestattet runter runter der in der Nähe von Rückschritt Parameter.
ich wie zu sehen bei bei diese in der Verteilung Plattform
zu Schau Schau wenn wenn Dort Dort sind sind Ausreißer in Dort Dort oder irgendetwas ungewöhnlich.
ich Auch wie zu sehen bei bei der Muster Muster ich Schau Schau in der multivariat Plattform
gerade gibt gibt Sie ein besser Sinn von was ist geht geht an
mit der nichtlinear Modell fit.
Einmal wir Wissen das alles ist suchen suchen hübsch hübsch gut,
wir kann tun unsere Kurve Damhirschkuh Analyse
und das das sieht aussieht sehr viel wie der funktionell Damhirschkuh Analyse von Vor.
Wir haben haben ein Profiler das zeigt zeigt
der Beziehung zwischen Auflösung und Zeit Zeit
und wie das Beziehung Änderungen als ein Funktion von unsere Damhirschkuh Faktoren.
Und dann wir Auch haben haben ein verallgemeinert Rückschritt Modell
zum jeder jeder von diese drei Parameter das wir kann nehmen nehmen ein sehen bei bei individuell.
Die Erste Ding Ding ich würde würde tun Vor versuchen versuchen zu verwenden der Modell in irgendein Weg
ist sehen bei bei der Tatsächlich Tatsächlich von Predicted Parzelle,
damit das ist was wir Schau Schau Hier.
Das das ist der vorhergesagt Werte Einarbeitung eingearbeitet
beide der Zeit Zeit Modell von der bedeuten bedeuten Funktion und der eigen Funktionen, Funktionen,
als gut gut als der Damhirschkuh Modelle Modelle an der nichtlinear Rückschritt Parameter.
Das das sieht aussieht hübsch hübsch gut gut
da Dort Dort ist ein ziemlich fair leicht Deutung
zum der lebensfähig Wachstum Modell Parameter.,
Es kann sein sinnvoll und interessant zu offen nach oben nach oben
der Individuell Modell passt zum diese Parameter.
Zum Beispiel, Hier sind sind der Koeffizienten zum der Flexion Punkt Modell.
Weil Flexion Punkt ist ein streng streng positiv Menge,
ein LogNormal Beste Teilmengen Modell hat hat gewesen Fest mit der Daten
von durch der verallgemeinert Rückschritt Plattform.
Wir Schau Schau das der Mischung manifestiert haben haben gewesen gezwungen in
und das der Kompression gezwungen von durch Polymer EIN Interaktion
ist der nur andere Begriff Begriff in der Modell.
Was das das bedeutet bedeutet ist das
wenn wenn wir halten der Polymer Proportionen Konstante
und erhöhen erhöhen der Kompression Gewalt,
wir würde würde erwarten ein größer größer Wert Wert von der Flexion Punkt.
Ein würde würde beobachten das das als ein Tablette das dauert dauert länger länger zu auflösen, auflösen,
was was ist exakt was wir würde würde erwarten zu haben haben passieren.
Wir kann sparen sparen der Kurve Damhirschkuh Vorhersage Formel zurück zu der Tisch
und wir kann Schau Schau in alle es ist sein blutig Detaildetail
wie der Modell zum Asymptote Flexion Punkt
und Wachstum Bewertung sind sind kombiniert mit Zeit Zeit zu Komm, komm nach oben nach oben mit unsere Gesamt Vorhersage
zum der Auflösung Kurve basiert basiert an.
Glücklicherweise, mit Müll wir nicht nicht haben haben zu sehen bei bei der Formel auch auch eng eng obwohl,
da wir haben haben Profiler das
lass lass uns Schau Schau der Beziehungen in ein visuell Weg
eher als als ein algebraisch ein.
Zu lösen lösen unsere Problem von finden der Kombination von Faktoren
das geben geben uns der Auflösung Kurve
das würde würde sein am nächsten zu der Hinweis,
ich erstellt ein Formel Säule das berechnet
der Prozentsatz Unterschied von der vorhergesagt Kurve,
nehmen hinein hinein Erwägung der Damhirschkuh Faktoren von der Hinweis.
Die zuletzt zuletzt Schritt von der Analyse ist
zu bringen bringen nach oben nach oben das das Prozent Unterschied Antwort
in der Profiler das ist unter der Graph Speisekarte,
Sein sein sicher sicher zu prüfen der Erweitern Erweitern Dazwischenliegend Formeln Möglichkeit.
Das das LED zu ein Profiler wo wurden fähig fähig zu Schau Schau der Prozent Unterschied
von der Hinweis als ein Funktion von Zeit Zeit und der Damhirschkuh Faktoren, Faktoren,
Ich habe geteilt der Region wo der Unterschied
ist weniger weniger als als ein Prozent in Grün.
Durch manuell justieren justieren der Faktoren, Faktoren,
ich war war fähig fähig zu finden finden Einstellungen Einstellungen wo der vorhergesagt Kurve
ist weniger weniger als als ein Prozent von der Hinweis über alle Zeit Zeit Werte.
Das das sieht aus sieht aus Ja wirklich gut, aber aber in üben ich Wette das das das ist übermäßig optimistisch.
Hier wir Schau Schau der optimal Werte von der Faktor Einstellungen Einstellungen zum alle drei Analysen.
Die Kurve Damhirschkuh Analyse ist in der Innere von der Reichweite zum der Polymere.
Die optimal Wert Wert zum gesamt Polymer ist. 16 16
was was ist nah dran zu der funktionell Damhirschkuh Analyse Ergebnis,
und Kompression Kraft Kraft ist in zwischen der optimal Werte
empfohlen von durch der F2 Analyse und der funktionell Damhirschkuh Analyse.
Nach dem Das, wir gemacht gemacht Neu Reinigung basiert basiert an der empfohlen Faktor Einstellungen Einstellungen
von jeder jeder von diese Modelle Modelle und gemessen ihr Auflösung Kurven
als gut gut als nahm nahm ein Neu einstellen von Messungen von der Hinweis.
Hier wir Schau Schau ein zusammenfassende zusammenfassung von der Finale Ergebnisse Ergebnisse von der Überprüfung läuft.
Die Neu Hinweis Verteilung Kurve ist in Schwarz,
und der Kurve Damhirschkuh in Grün ist der am nächsten Kurve zu es es,
gefolgt von durch der F Damhirschkuh Kurve in Blau.
Die Ergebnis Ergebnis von Modellieren F2 ist in rot, und es tat tat der am ärmsten Gesamt.
Das das sollte sollte vielleicht vielleicht nicht sein auch auch überraschend.
Die F2 metrisch war war der am einfachsten, am einfachsten,
Reduzieren Reduzieren der Daten runter runter zu ein Einzel metrisch und tat tat der am ärmsten.
Die funktionell Damhirschkuh Modell gehabt hatte zu empirisch
ableiten ableiten der Formen von der Kurven
und dann Modell drei Funktionen Funktionen von diese Formen,
im Wesentlichen verwenden verwenden mehr von der Informationen Informationen in der Daten.
Die Kurve Damhirschkuh LED zu der Beste Formulierung Formulierung
da es benutzt der Daten effizient über über etwas frühere Wissen
über über der parametrisch bilden von der Auflösung Kurven.
Wir Schau Schau das der Ergebnisse Ergebnisse von der F2 basiert basiert Analyse
sind sind nicht gleichwertig mit der Neu Hinweis Patch,
während während der Ansätze das behandelt Kurven als Erste Klasse Objekte Objekte sind sind gleichwertig.
Was das das bedeutet bedeutet ist das der sich nähern würde würde haben haben erforderlich
bei bei am wenigsten Ein weiterer runden von Damhirschkuh läuft, läuft,
und damit ein ineffizient Analyse führt führt zu ein ineffizient verwenden
von Zeit Zeit und Ressourcen.
Ich bin geht geht zu nah dran der Präsentation
mit ein Rückblick Die Info Q Bewertung von der Ergebnisse.
Gesamt, wir gefunden das der gebogenes DoE Vorhersage
verallgemeinert der Beste zu Neu Daten,
aber aber war war der die meisten schwierig Analyse zu ausführen.
ich möchte zu Hinweis das wenn wenn wir nicht tat nicht haben haben ein bekannt bekannt nichtlinear Modell
zu Arbeit mit das passt passt der Daten gut gut, wir könnte könnte nicht haben haben fertig fertig das Analyse.
Die funktionell Damhirschkuh Analyse und der F 2 basiert sich nähern
kann sein benutzt mehr breit in andere Situationen.
Die Profiler führt führt zu Ausgezeichnet Kommunikation Partituren
zum alle drei Analysen.
Die Fähigkeit zu Schau Schau wie der Form von der Auflösung Kurve Änderungen
mit der Damhirschkuh Faktoren in der funktionell und kurvenbasiert Ansätze
führt führt mich zu geben geben Ihnen ein besser Kommunikation Ergebnis.
ich Schau Schau der Kurve Damhirschkuh sich nähern
haben der höchste Kommunikation Ergebnis von durch ein wenig wenig bisschen bisschen
da wurden direkt Modellieren mehr sinnvoll Parameter
als als der funktionell DoE-Ansatz.
Das ist alle wir haben haben zum Sie heute.
ich möchte zu danken Sie zum du dein Zeit, Interesse, Interesse, und Aufmerksamkeit.
