西尔维奥·米乔 (Silvio Miccio)，宝洁公司
高级科学家
在测试乍一看是多级分类因素的选项时，提高效率和模型适用范围
在测试不同原材料或配方成分等选项时，通常的做法是将它们作为多级分类变量（例如 A、B、C……）进行实验。因此，为了确定最佳方案，必须对所有选项进行测试。这样做的结果是
- 需要耗费时间进行物理测试，并且
- 得到的模型仅适用于预测已测试的选项，但无法预测未测试的选项
一种更有效的方法是根据每个选项的物理/化学特性来设计实验。这样，
- 显著减少所需的实验条件数量，并且
- 得到一个可以预测以前未测试过的选项的模型。
演示将演示如何：
- 通过主成分压缩描述期权属性的可用信息
- 根据实验设计选择用于测试代表性原材料的“盒子角落”。
- 通过 PLS 对数据进行建模
- 找到整体最优解
- 确定最接近计算出的最优解的物理可用选项
- 证明了这种方法的效率
请注意，这里显示的内容基于化学计量学中常用的方法，称为定量结构-活性关系（QSAR）。
