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使用廣義迴歸分析檢測有限反應的設計實驗 (2023-EU-30MP-1308)

Fangyi Luo，寶潔公司集團科學家
Christopher Gotwalt，JMP 首席資料科學家
Beatrice Blum，寶潔公司資深科學家

大多數測量系統都有檢測極限，高於或低於該檢測限就無法準確測量感興趣的數量。儘管檢測有限的反應在許多應用領域（例如製藥、化學和消費品行業）很常見，但它們在分析中經常被忽略。忽略檢測會限制結果的偏差，甚至大幅降低檢測主動效應的能力。幸運的是，JMP® 中的自訂設計器和廣義回歸可以輕鬆、自動地合併檢測極限。在本示範中，我們將使用真實設計實驗的模擬版本來展示如何在 JMP® Pro 17 中進行正確的分析，以及在分析中忽略檢測極限時會出現的陷阱。我們還將展示簡單的圖形工具如何識別設計區域中可能有問題的部分，甚至無法估計某些模型項或交互作用。我們的範例將包括一項旨在最大限度提高化學產品產量的實驗，其中的反應是消費者清潔產品微生物敏感性測試中微生物數量的減少。

你好， 我是 克里斯 戈特瓦爾特 和 傑普, 和 我是 呈現 和 Fangyi 羅 的 寶潔公司 & 賭， 和 她 同事， 比阿特麗斯 布魯姆, 誰會 是 加盟 我們 為了 這 在- 人 推介會 在 這 發現 會議 在 西班牙。

今天， 我們 是 說 關於 如何 到 模型 數據 從 設計的 實驗 什麼時候 這 回覆 是 偵測 有限的。 這 是 一個 重要的 話題 因為 在 這 一 手， 偵測 限制 是 非常 常見的， 尤其 在 產業 那 做 a 很多 的 化學， 喜歡 這 製藥 和 消費者 產品 行業。

儘管 在 這 其他 手， 這 結果 的 忽略 偵測 限制 線索 到 嚴重地 不準確 結論 那 將要 不是 概括。 這 線索 到 遺失的 研發 時間 和 效率低下 使用 的 資源。 這 好的 訊息 那 我們 是 這裡 到 展示 今天 是 那 得到 這 分析 正確的 是 瑣碎地 簡單的 如果 你 是 使用 廣義的 回歸 在 聯合管理計劃 專業和 知道 如何 到 放 向上 這 偵測 限制 柱子 財產。

在 這 講話， 是 去 到 給 a 簡短的 介紹 到 感應器 數據， 解釋 什麼 它 是， 什麼 它 看起來 喜歡 在 直方圖 和 a 簡短的 描述 的 如何 你 分析 它 a 小的 位元 不同。 然後 Fangyi 是 去 到 去 進入 這 分析 的 一些 設計的 實驗 從 寶潔公司 & 賭。 然後 我是 去 到 去 透過 一個 分析 的 a 更大 數據 放 比 這 一 那 Fangyi 介紹了。 然後 是 去 到 裹 向上 和 a 概括 和 一些 結論。

什麼 是 偵測 限制？ 偵測 限制 是 什麼時候 這 測量 系統 是 無法 到 措施， 在 至少 可靠地， 什麼時候 這 實際的 價值 是 多於 或者 以下 a 特別的 價值。 如果 這 實際的 價值 是， 說， 多於 一個 上 偵測 限制， 這 測量的 價值 將要 是 觀察到的 作為 存在 在 那 限制。 為了 例子， 如果 a 車速表 在 a 車輛 僅有的 去 到 180 公里 一個 小時， 但 你 是 駕駛 200公里 一個 小時， 然後 這 車速表 將要 只是 讀 180 公里 一個 小時。

在 這 圖表 多於， 我們 看 其他 例子。 我們 看 五 直方圖 的 這 相同的 數據。 這 真的 或者 實際的 價值觀 是 超過 這裡 在 這 左邊， 和 移動 到 這 正確的， 我們 看 什麼 結果 什麼時候 你 申請 一個 增加 偵測 限制 到 這 數據。

什麼 發生 是 我們 看 這 特徵 聚束 在 這 偵測 限制。 什麼時候 你 看 這 圖案， 它是 a 真的 好的 符號 那 你 可能 需要 到 思考 關於 採取 偵測 限制 進入 帳戶 在 你的 分散式的 或者 回歸 分析。

為什麼 應該 我們 關心 關於 偵測 限制 在 a 數據 分析？ 出色地， 如果 你 不 拿 你的 偵測 限制 進入 帳戶 適當地， 你會 結尾 向上 和 非常 重重地 有偏見的 結果， 和 這 線索 到 非常 貧窮的 模型 概括。 這 回歸 係數 將要 是 方式 離開。 你會 有 一個 不正確 回覆 表面， 哪個 線索 到 匹配的 目標 和 這 分析器 存在 方式 離開。

I 思考 這 情況 是 a 小的 位元 較少的 說 什麼時候 最大化 a 回覆, 但 有 仍然 相當 a 很多 的 機會 為了 事物 到 去 錯誤的。 在 特別的， 西格瑪， 你的 變異數 估計 將要 仍然 是 方式 離開， 哪個 線索 到 很多 降低 力量， 你 有 完全地 不可靠的p- 價值觀。 這 趨勢 是 那 多變的 選擇 方法 將要 重重地 在下面 選擇 重要的 因素 . 這 實際的 影響 那 a 因素 有 在 你的 回覆 將要 是 戲劇性地 低調的 如果 你 不 拿 這 偵測 限制 進入 帳戶。

這 二 桌子 的 範圍 估計 那 我們 看 這裡 闡明 這 非常 很好。 在 這 左邊 是 這 範圍 估計 從 a 檢測- 有限的 冷靜的 正常的 分析 的 a 回歸 問題。 在 這 對了，他們 是 這 結果 範圍 估計 什麼時候 我們 忽略 這 偵測 限制。 我們 看 那 這 模型 在 這 左邊 是 a 很多 更富有 和 那 a 大量的 我們的 主要的 效果， 互動， 和 二次的 條款 有 到過 承認 進入 這 模型。

然而 在 這 正確的， 什麼時候 我們 忽略 這 偵測 限制， 是 僅有的 有能力的 到 得到 一 主要的 影響 和 它是 二次的 學期 包括 在 這 模型， 和 這 二次的 學期 是 重重地 誇大的 和 a 價值 的 消極的 11.5 關於 相對的 到 這 價值 在 這 恰當的 分析 在哪裡 那 二次的 學期 是 平等的 到 只是 消極的 3.

我們 看 那 是 真的 遺失的 它 在 a 很多 的 這 其他 參數 這裡 作為 出色地。 什麼時候 我們 拿 a 看 在 這 在 這 探查器， 這 變成 真的 顯而易見。 O n 這 左邊， 我們 有 這 分析器 的 這 模型 正確地 分析 和 這 檢測極限， 和 我們 看 那 全部 這 因素 是 那裡， 和 全面的， 這 回覆 表面 是 漂亮的 富有的- 看著。

在 這 正確的， 我們 看 那 僅有的 這 一 因素， 二氯甲烷， 有 到過 包括 在 這 模型。 T 他 解決方案 到 這 問題 那 你 會 得到 和 這 問題 在 這 左邊 是 可能 相當 不同的 從 這 一 那 你 會 得到 在 這 正確的。

謝謝， 克里斯。 現在 我是 去 到 分享 和 你 a 小的 位元 背景 在 這 實驗 的 這 數據 提及 經過 克里斯， 這 時間 到 細菌 檢測。 這 客觀的 的 那 實驗 曾是 到 理解 敵意 影響 的 我們的 公式 原料 或者 因素 在 a 液體 消費者 打掃 公式。

這 實驗 曾是 a 微- 敵意 設計 的 實驗 和 36 樣品， 和 我們 有 五 鑰匙 公式 因素 A， 乙， C， D、 和。 W e 有 二 回應 從 這 實驗。 他們是 從 微生物的 測試。 這 第一的 一 曾是 這 一 提及 經過 克里斯。 它 是 時間 到 細菌 偵測 在 二 天， 和 它 曾是 測量的 經過 小時。 I f 我們 是 不是 有能力的 到 探測 這 細菌 在 二 天， 然後 時間 到 細菌 偵測 是 正確的 審查的 在 48 小時。 所以 這 檢測極限 為了 這 終點 是 48 小時。

其他 終點 是 紀錄 減少 在 模式 從 微 敏感度 測試。 為了 這 終點， 什麼 我們 做過 是 那 我們 添加 肯定 數量 的 模具 到 這 公式， 等待 為了 二 幾週， 和 措施 數量 的 模具 在 這 產品 後 二 幾週。 T 母雞 我們 計算 這 減少 在 紀錄 根據 時間 模具， 和 這 是 這 第二 端點。

檢測極限 為了 這 終點 是 六 單元。 T 他的 節目 你 這 詳細的 數據 從 這 實驗， 這 第一的 15 樣品。 Y 或者 能 看 這 公式 因素 A， 乙， C， D、 和， 和 他們 是 從 回覆 表面 設計。 W e 有 二 端點， 這 細菌 偵測 時間 在 小時 和 這 紀錄 減少 在 模具。 這 數據 突出顯示 在 紅色的 是 正確的 審查的 數據。

我們 能 使用 直方圖 和 散點圖 到 視覺化 我們的 數據 作為 出色地 作為 因素 相對 審查 關係。 作為 你 能 看 從 這 直方圖， 更多的 比 50 % 的 樣品 是 正確的 審查的 在 48 小時。 如果 一個 觀察 是 不是 審查， 然後 最多 的 他們 將要 是 以下 15 小時。

O n 這 正確的， 我們 有 這 分散 陰謀。 這 紅色的 圓圈 表示 這 審查的 數據 點。 你 能 看 那 我們 有 審查 在 全部 等級 的 這 因素 除了 為了 因素 C。 我們 不 有 這 審查 在 更高 等級 的 C， 但 我們 觀察 審查 在 全部 等級 的 這 因素。

在 聯合管理計劃 專業版 16 和 更高， 我們 能 指定 柱子 特性 為了 偵測 限制。 W 母雞 你 去 到 柱子 財產， 你 尋找 偵測 限制， 和 然後 你 能 指定 這 降低 偵測 限制 和 上 偵測 限制。我 f a 數據 觀點 是 以下 這 降低 偵測 限制， 那 方法 它是 較少的 審查的 在 這 降低 偵測 限制。 如果 a 數據 觀點 是 更高 比 這 上 偵測 限制， 然後 它 方法 那 它是 正確的 審查的 在 這 上 偵測 限制。

為了 這 細菌 偵測 時間， 我們 有 一個 上 偵測 限制 和 它是 48 小時。 W e 放 48 小時 在 這 上 偵測 限制 盒子。 後 我們 指定的 偵測 限制 在 這 柱子 財產 在 傑普, 然後 我們 能 使用 聯合管理計劃 廣義的 回歸 造型 到 分析 這 數據 經過 採取 進入 帳戶 這 檢測極限。 所以 這 是 a 新的 特徵 在 聯合管理計劃 專業版 16 和 更高。

為了 這 類型 的 分析， 我們 需要 到 第一的 指定 這 分配 為了 a 回覆 和 估計 方法。 W e 嘗試 不同的 分配 為了 這 數據 和 使用 這 向前 選擇 方法， 和 我們 成立 普通的 分配 適合 這 數據 這 最好的 因為 它 有 最低 AICc。

我們 能 也 分析 數據 忽略 這 偵測 限制。 Y 或者 能 看 那 我們 將要 有 a 很多 較小 模型 和 五 因素 左邊 在 這 最終的 模型。 T 他 模型 忽略 檢測極限 將要 有 很多 較少的 力量 到 探測 重要的 因素。

這 顯示 你 這 因素 左邊 在 這 最終的 模型 從 這 廣義的 回歸 造型。 如果 我們 拿 進入 帳戶 檢測極限 為了 這 回覆, 或者 如果 我們 忽略 檢測極限 在 這 回覆. 作為 你 能 看， 如果 我們 拿 進入 帳戶 檢測極限， 然後 我們 有 很多 更多的 重要的 因素 在 這 模型。 W e 能 僅有的 探測 這 影響 的 C 和 D 和 他們的 二次的 影響 在 這 模型 如果 我們 忽略 檢測極限 為了 我們的 回覆.

再次， 這 是 比較 的 這 範圍 估計 從 這 模型 如果 我們 考慮 檢測極限 在 這 造型 或者 忽略 檢測極限 在 這 造型。 忽略 檢測極限 在 這 造型 會 給 我們 這 偏見 估計 的 這 範圍 作為 出色地。

這 滑動 節目 你 這 預言 分析器 的 這 回覆 如果 我們 執行 這 造型 經過 考慮到 這 檢測極限 相對 忽略 這 檢測極限。 如果 我們 考慮 這 檢測極限 在 這 造型， 然後 我們 得到 a 模型 和 全部 這 條款 在 這 模型， 這 主要的 效果 作為 出色地 作為 一些 的 這 交互作用 和 二次的 條款。 T 他的 模型 使 很多 更多的 感覺 到 我們的 合作者。

記住 那 在 降低 等級 的 C 和 在 更高 等級 的 D、 我們 有 更多的 審查 數據。 那 方法 這 偵測 時間 是 更長 和 這 預言 分析器 顯示 那 在 降低 等級 的 C 和 a 更高 等級 的 D、 這 預料到的 偵測 時間 是 更長。 A 伊索 因為 我們 有 更多的 審查的 數據 在 那些 地區， 所以 這 信心 間隔 為了 這 預言 P 輪廓儀 是 更寬的。

如果 我們 忽略 這 檢測極限 在 這 分析， 我們 得到 很多 較少的 重要的 因素。 僅有的 C 和 D 顯示 向上 在 這 模型， 和 這 範圍 估計 是 也 有偏見。 這 一 節目 你 這 診斷 繪圖 的 觀察到的 數據 在 這 和- 軸 相對 預料到的 數據 在 這 X- 軸。

如果 我們 考慮 檢測極限 在 這 廣義的 回歸 造型， 它 給出 正確的 預言。 但 如果 我們 忽略 檢測極限 在 這 造型， 然後 它 將要 給 不正確 預言 為了 你的 數據。

在 添加 到 這 預言 探查器， 聯合管理計劃 廣義的 回歸 造型 會 也 給 你 二 分析器 相似的 到 那些 從 參數 生存M 奧德林 平台。 那些 是 這 分配 分析器 和 分位數 探查器。 這 分配 分析器 將要 給 你 這 失敗 可能性 在 a 肯定 組合 的 我們的 公式 因素 和 a 肯定 偵測 時間。

這 分位數 分析器 將要 給 你 這 分位數 的 這 偵測 時間 在 a 肯定 組合 的 我們的 公式 因素 和 這 指定的 失敗 可能性。 T 赫塞 二 分析器 是 可用的 在 聯合管理計劃 在下面 這 廣義的 回歸 造型。

但 一 優勢 的 使用 廣義R 流出 造型 到 分析 時間 到 失敗 類型 的 數據 是 那 它 會 提供 你 這 預言 探查器， 和 這 類型 的 分析器 是 很多 更多的 更輕鬆 為了 我們的 合作者 到 理解。 I 的 很多 更難 到 解釋 這 分配 分析器 和 分位數 分析器 到 我們的 合作者。

現在 它 來了 到 這 分析 的 這 第二 終點， 這 紀錄 減少 在 模具。 再次， 我們 能 使用 直方圖 和 這 散點圖 到 視覺化 我們的 數據 和 視覺化 這 因素 相對 審查 關係。 作為 你 能 看 從 這 左邊 直方圖， 你 能 看 那 我們 有 a 很多 的 數據 那 是 正確的 審查的 在 六 單元。

我們 能 看 審查 在 全部 等級 的 我們的 公式 因素， 除了 在 更高 等級 的 C 和 降低 等級 的 和。 T 他的 是 這 地區 的 憂慮。 我們 有 見過 a 很多 的 審查 在 降低 等級 的 C 和 更高 等級 的 和。 那 方法 在 降低 等級 的 C 和 更高 等級 的 和， 它是 好的 為了 這 產品。 我們 有 更高 紀錄 模具 減少。

再次， 我們 能 使用 偵測 限制 在 這 柱子 財產 到 指定 這 檢測極限 為了 這 端點。 W e 用過的 上 偵測 限制 的 六 在 這 柱子 財產。 N 噢 這 下一個 步 是 到 分析 這 數據 使用 這 廣義R 流出 造型 經過 採取 進入 帳戶 這 檢測極限。 W e 使用 冷靜的 正常的 分配 和 向前 選擇。

有趣的是， 我們 成立 那 這 RS 為什麼？ 是 一 和 這 是 非常 可疑的。 A 也是， 我們 看 一些 紅色的 旗幟。 這 AICc 有 a 劇烈 降低 後 步 17. T 他 標準 錯誤 的 這 估計 作為 出色地 作為 這 估計 為了 這 規模 範圍 似乎 到 是 極為 小的。 A 也是， 這 診斷 陰謀 顯示 完美的 預言 從 這 模型。 W e 知道 那 這 模型 有 過度擬合。

這 是 這 預言 探查器， 和 他們 顯示 非常 狹窄的 信心 間隔 為了 這 預言， 和 我們 知道 那 我們的 模型 是 過度擬合。 所以 什麼 我們 做過 為了 這 造型 是 那 我們 嘗試過 a 更簡單 模型 經過 去除 這 二次的 條款 從 這 最初的 回覆 表面 模型。

我們 成立 那 冷靜的 正常的 和 向前 選擇 模型 適合 這 數據 這 最好的 因為 它 有 a 最低 AICc 和 BIC。 T 他的 時間， 這 解決方案 小路 看起來 更多的 合理的 作為 出色地 作為 這 標準 錯誤 估計 的 我們的 參數 和 估計 的 這 規模 範圍 的 這 冷靜的 正常的 分配。 T 他 診斷 陰謀 看起來 更多的 合理的 現在。

這 是 這 預言 分析器 的 這 最終的 模型 後 我們 已刪除 這 二次的 條款。 這 預言 分析器 使 a 很多 更多的 感覺。 記起 那 在 降低 等級 的 C 和 在 更高 等級 的 和， 我們 有 更多的 審查的 數據 你 能 看 這裡。 那 方法 在 降低 等級 的 C 和 更高 等級 的 和， 我們 有 更高 紀錄 模具 減少。

它 顯示 在 這 預言 分析器 因為 它 有 更多的 審查的 數據 在 這 地區 和 這 信心 間隔 為了 這 預言 是 更寬的。 我們 能 也 比較 這 最終的 模型 預言 分析器 如果 我們 忽略 檢測極限 在 這 造型。

如果 我們 忽略 檢測極限 在 這 造型， 我們 得到 較少的 重要的 模型 因素 作為 出色地 作為 有偏見的 結果。 如果 我們 忽略 檢測極限 在 這 廣義的 回歸 造型， 然後 這 第二 模型， 哪個 是 不正確 和 是 試 到 使用 這 二次的 學期 到 預測 在 這 降低 等級 的 C 和 更高 等級 的 E·索特 雷靈 到 得到 這 預測性的 價值 關閉 到 這 檢測極限， 和 我們 知道 那 這 結果 是 有偏見。

Fangyi has 很好地 顯示 這裡 那 這 不正確 分析， 忽略 這 檢測極限， 線索 到 一些 嚴重地 有偏見的 結果。 和 那 得到 這 分析 正確的 是 簡單的 如果 你 放 向上 這 偵測 限制 在 任何一個 這 風俗 設計師 或者 作為 a 柱子 財產。

我是 去 到 去 透過 一 更多的 例子 那 有 測量 在 不同的 次， 哪個 添加 a 小的 位元 更多的 複雜 到 這 模型 放 向上， 和 在 我們的 案件， 必需的 一些 桌子 操縱 到 得到 這 數據 在 這 正確的 格式。

這裡 是 這 數據 桌子 的 這 第二 美國能源部 在 基本上 這 形式 那 它 起初 來了 到 我們。 在 這 數據， 我們 有 8 因素， A 透過 H， 和 這 數據 有 測量 在 1 天, 2 天， 和 7 天。 起初， 我們的 意圖 曾是 到 分析 這 3 天 分別地， 但 什麼時候 我們 合身 這 天 7 數據， 這 信心 間隔 在 這 預測 是 巨大的。

它 曾是 明顯的 那 那裡 曾是 所以 很多 審查 那 我們 是 無法 到 合身 這 模型， 和 所以 我們 是 任何一個 去 到 有 到 來 向上 和 其他 策略 或者 後退 離開 從 一些 的 我們的 造型 目標。 什麼 我們 結束了 向上 正在做 曾是 我們 用過的 a 堆疊 手術 從 在下面 這 桌子 選單 所以 那 這 回應 從 不同的 天 會 是 合併的 一起 進入 a 單身的 柱子， 和 我們 添加 天 作為 a 柱子 那 我們 可以 使用 作為 a 回歸 學期。

在 這 直方圖 的 紀錄 減少， 我們 看 這 特徵 聚束 在 這 偵測 限制 的 五。 組合 這 數據 喜歡 這 當然 似乎 到 有 改進的 這 影響 的 審查 在 這 設計 和 希望 允許 我們 到 製作 更多的 有效的 使用 的 全部 這 數據 那 我們 有。

作為 在 這 以前的 例子， 我們 開始 離開 配件 a 滿的 RSM 模型， 但 在 這 案件， 因為 我們 有 天 作為 a 學期， 我們 添加 a 天 和 相互影響 全部 的 這 RSM 條款 和 天 在 這 合身 模型 發射 對話 事先的 到 帶來 向上 這 廣義的 回歸 平台。 再次， 是 去 到 使用 這 冷靜的 正常的 分配 作為 我們的 最初的 回覆 分配。

因為 這 是 a 大的 模型， 我們 不能 使用 最好的 子集 選擇， 所以 我們 用過的 修剪過的 向前 選擇 作為 我們的 模型 選擇 標準。 我們 嘗試 這 冷靜的 正常， 伽瑪， 和 普通的 分佈， 和 清楚地 這 冷靜的 正常的 來了 出去 作為 這 最好的 分配 因為 它是 A 心電圖 是 205.3, 哪個 是 更多的 比 10 較少的 比 這 第二 最好的 分配， 哪個 曾是 這 普通的， 誰的 A 心電圖 曾是 257.

這裡， 這 模型 合身 看起來 真的 合理的 和 沒有什麼 可疑的。 這 解決方案 小路 標準 錯誤， 規模 範圍， 和 這 實際的 經過- 預料到的 地塊 全部 看 漂亮的 好的 和 實際的。 有 a 小的 位元 的 聚束 向下 在 這 低的 結尾 的 這 回應， 但 這 思維 是 那 不是 到期的 到 a 偵測 限制， 只是 a 部分 的 這 謹慎 的 這 測量 系統 在 降低 等級 的 減少。

現在， 如果 我們 重複 這 分析， 忽略 這 偵測 限制， 它 指南 我們 向 這 普通的 分配。 這裡 我們 看 這 分析器 為了 這 模型 那 合併 這 偵測 限制 在 這 頂部 和 這 模型 那 被忽略 這 偵測 限制 在 這 底部。

作為 在 這 其他 例子， 我們 看 那 這 尺寸 的 這 效果 是 戲劇性地 靜音 什麼時候 我們 忽略 這 偵測 限制 和 我們 得到 相當 a 不同的 故事 作為 有 a 強的 關係 之間 紀錄 減少 在 因素 E 什麼時候 我們 拿 這 偵測 限制 進入 帳戶 適當地， 和 那 影響 是 嚴重地 靜音 什麼時候 我們 忽略 這 偵測 限制。

如果 我們 比較 這 實際的 經過- 預料到的 地塊 為了 這 二 楷模， 這 模型 和 這 檢測極限 採取 到 帳戶 適當地 是 更緊 大約 這 45- 程度 線 為了 這 未經審查的 觀察。 W e 看 那 這 模型 忽略 這 偵測 限制 是 只是 一般來說 較少的 準確的 作為 這 觀察 是 更多的 傳播 出去 穿過 這 45- 程度 線。

那些 是 我們的 二 案件 學習。 在 概括， I 想 到 重申 那 偵測 限制 是 非常 常見的 在 滑稽 和 生物 學習。 作為 我們已經 見過 在 我們的 案件 學習， 忽略 偵測 限制 介紹 劇烈 模型 偏見。 T 他 最多 重要的 訊息 是 那 使用 這 柱子 財產 或者 環境 向上 這 偵測 限制 在 這 風俗 設計師 製作 分析 檢測- 有限的 數據 很多 更輕鬆 到 得到 正確的。

那裡 是 一些 陷阱 到 手錶 出去 為了 在 那 如果 你 看 標準 錯誤 那 是 不切實際地 小的， 或者 楷模 是 不切實際地 準確的， 你 可能 需要 到 後退 離開 從 這 二次的 條款 或者 可能 甚至 交互作用 條款。

我們已經 顯示 如何 直方圖 能 是 用過的 到 確認 什麼時候 我們 有 a 偵測 限制 情況。 它是 有用 到 看 這 審查 關係 之間 不同的 因素， 因為 如果 那裡 是 大的 角落 的 這 因素 空間 在哪裡 全部 這 觀察 是 遺失的， 然後 我們 可能 不是 是 有能力的 到 合身 互動 在 那 地區 的 這 設計 空間。

A 獲得， 如果 這 模型 看起來 也 好的 到 是 真的， 去 先 和 嘗試 a 更簡單 模型， 後退 離開 a 位元. 那是 全部 我們 有 為了 你 今天。 I 想 到 感謝 你 為了 你的 注意力。

爆發美國能源部統計和建模回覆：使用廣義迴歸分析檢測有限反應的設計實驗 (2023-EU-30MP-1308)

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