견고성을 위해 분석을 최적화하려고 하므로 예측 프로파일러를 사용하여 요인의 가변성을 모델링하고 싶습니다. 요인을 연속 변수로 모델링하고 정규 분포를 사용할 수 있는 옵션을 갖고 싶습니다.
그러나 맞춤 설계를 사용하여 DoE를 설계할 때 테스트할 계수 값을 설정할 수 있도록 계수를 연속적이 아닌 이산 숫자로 설정하고 싶었습니다. 이는 요인 중 하나가 약물의 농도이고 요인을 연속으로 설정하면 농도 값을 더 단단한 값으로 설정하는 실행이 생성되기 때문입니다(예: 농도 계수를 연속으로 설정하면 값이 72nM인 실행이 생성됩니다. 내 스톡 솔루션은 128nM이므로 64nM 값은 테스트하기가 훨씬 쉽고 디자인 공간에서 비슷한 위치를 탐색할 것입니다.
따라서 나는 이산 숫자 변수를 사용하여 DoE를 설계한 다음 데이터를 분석할 때 값을 연속적으로 변경했습니다.
그러나 JMP17의 예측 프로파일러에 올 때 Random을 선택하면 정규 분포가 아닌 설정할 확률과 관련된 이산 숫자 변수를 생성할 때 사용한 5가지 수준이 제공됩니다.
견고성을 최적화하기 위해 요인의 변동을 정규 분포로 모델링하려면 어떻게 해야 합니까?
