最適な処方を得る方法異なる酸化物でできた新しい材料があります。それらはすべて固定された比率を持ち、2 つの酸化物だけが逆方向に変化するため、最終的な比率は固定されます。最終的に、サンプルは 6 つあります。オンライン ソフトウェアを使用して特定の応答を研究した結果、最終的に 25 の異なる値を持つエネルギー列が得られました。各列には、特定の組成に対して独自の応答値があります。エネルギーの全範囲に対して最適な応答を与える組成の最適な配合を見つけるために、予測モデルを作成しようとしています。このような問題にはどのように対処すればよいでしょうか。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法Re: 最適な処方を得る方法ビクターさん、素晴らしい包括的なご指導をありがとうございました。あなたのご尽力に心から感謝いたします。
Re: 最適な処方を得る方法こんにちは@Sherif_96 、
始めるのに役立ついくつかのアイデア:
これらは、データと簡単な分析パス（より詳細な検証とドメインの専門知識による確認が必要）のみに基づいた提案に過ぎず、他にも多くの分析が可能です。ニーズと目的に応じてドメインの専門知識を使用して、適切な分析パスを選択して定義してください。
1 つの推奨事項: 可能であれば、V/B 比の範囲を拡大して、V/B 比に対する曲線のエネルギー応答の傾向が分析範囲外では同じままであることを確認すると興味深いかもしれません。
すべての分析スクリプトで使用されるデータテーブルを添付します。
これらの提案がお役に立てば幸いです。
Re: 最適な処方を得る方法情報が明確でなかったことをお詫び申し上げます。ご返答いただきありがとうございます。
あなたが言ったように、混合物全体の合計は 1 に等しくなければならず、2 つの異なる酸化物の合計は 0.45 に等しくなければなりません。
エネルギーは、サンプルを特定レベルの放射線にさらすテストから得られます。サンプルの放射線耐性を評価するために、各放射線値は個別のエネルギー値で表されます。製造した 6 つのサンプルの応答値を手動で比較することで、どのサンプルが放射線に最もよく耐えられるかがすでにわかりました。しかし、実際にサンプルを製造せずに追加のサンプルを調べて、その応答を判定し、その結果、応答に耐える最適な配合を決定したい場合はどうでしょうか。
添付ファイルには、応答とさまざまな酸化物比が含まれています。
Re: 最適な処方を得る方法こんにちは@Sherif_96 、
あなたのトピックを私が理解したことを確認するために、異なる酸化物混合物の 6 つの独立した観察があり、2 つの酸化物の量のみが変化する可能性があり、合計が固定されているため独立して変化しないということですか? 25 のエネルギー値とそれらの構成へのリンクに関する状況はまだ理解していませんが、この段階ではまだコメントを提供できるかもしれません。
固定された合計で変化する要因（酸化物の量）が 2 つしかない場合（言及されている他の酸化物は固定されているため）、2 つの酸化物の比率として設定できる独立した要因は 1 つしかないことになります。これにより、目的、データ、ニーズ、複雑さに応じてさまざまなプラットフォームにアクセスできるため、実行しようとしている研究が簡素化されます。
- まず視覚化から始めて、 グラフビルダーを使用してこの酸化物比が応答にどのように影響するかを評価することができます。
- また、Fit Y by X （Y：回答、X：酸化物比）プラットフォームを使用して、さまざまな関係/方程式を試すことで、回答と酸化物比を関連付ける傾向があるかどうかを分析することもできます。
- Fit Modelプラットフォームを使用して同様の方法で分析を試すこともできます。このプラットフォームは、主効果、および場合によってはより高次の項 (2 次効果や 3 次効果など) を含む回帰方程式を近似するのに役立ちます。
複数のエネルギー レベルに合わせて処方を最適化する必要があり、JMP Pro をお持ちの場合は、エネルギー範囲を X 変数、応答を Y、処方パラメータを Z 補助変数として設定して、 Functional Data Explorerを使用すると役立つ場合があります。
選択肢はたくさんありますが、サンプルデータセットや詳細な説明/情報がなければ、これが私が考えられる最善の方法です。
この最初のディスカッションスターターがお役に立てば幸いです。
