堅牢性のためにアッセイを最適化しようとしているので、予測プロファイラーを使用して因子の変動性をモデル化したいと考えています。 要因を連続変数としてモデル化し、正規分布を使用するオプションが必要です。
ただし、カスタム設計を使用して DoE を設計するときは、因子の値をテストするように設定できるように、因子を (連続ではなく) 離散数値に設定したいと考えました。 これは、因子の 1 つが薬物の濃度であり、因子を連続に設定すると、濃度の値をより厳しい値に設定する実行が生成されるためです (たとえば、濃度係数を連続に設定すると、値が 72nM の実行が生成されます)。 私のストック ソリューションは 128nM であるため、64nM の値はテストがはるかに簡単であり、デザイン スペース内の同様の場所を探索できます)。
したがって、離散数値変数を使用して DoE を設計し、データを分析するときに値を連続値に変更しました。
ただし、JMP17 の予測プロファイラーで [ランダム] を選択すると、正規分布ではなく、設定する確率に関連する個別の数値変数を作成するときに使用した 5 つの異なるレベルが表示されます。
ロバスト性を最適化するために、因子の変動を正規分布としてモデル化するにはどうすればよいですか?
