バイオプロセスの最適化拝啓、
4つの因子と1つの応答変数を用いたバイオプロセス実験を実施しています。今後の実験室研究に向けて、これらの因子濃度を最適化することが目標です。JMPでは、有意な因子は2つだけでした（ P<0.05） 。 ）ですが、二次関数的な相互作用もいくつか観察されました。予測プロファイラーを用いて望ましさを最大化する場合、まず重要でない要因を除去するべきでしょうか、それとも最終的な最適化において重要な効果と重要でない効果の両方を含めるべきでしょうか。
また、
JMPでバイオプロセスの最適化のためのモデル縮約を行う際、予測プロファイルで有意でない項をどのように処理するのがベストプラクティスでしょうか？私のモデルには、2つの有意な主効果といくつかの二次交互作用が示されています。最大の望ましさを予測する際に、交互作用のない有意でない因子を保持すべきか、あるいは保持することで最適化に不要なノイズが生じてしまう可能性があるのか、判断に迷っています。
ご返答をよろしくお願いいたします。
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データアクセス実験計画法品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析バイオプロセスの最適化についてようこそ！モデルの縮約というテーマは実験の具体的な内容によって大きく異なるため、ご質問に対する簡潔で一般的な回答があるかどうかは分かりません。DOEと統計の専門家にアドバイスを仰ぎたいと思います。
JMPの多重線形回帰分析を使った実験分析方法については、まだご覧になっていない方は、以下のリソースをぜひご覧ください。 相関と回帰のチュートリアル | JMP
バイオプロセスの最適化について実験の構造が不十分です。水準に関する情報や、反復や複製の有無に関する情報がありません。データテーブルを添付していただけますか？最適化しようとしているとのことですが、本当にそれが目的なのでしょうか、それとも勝者を選びたいだけなのでしょうか？データ分析に正しい方法は一つではありません。通常、実験の選択に使用したモデルを用いてDOE分析を開始し、JMPでモデルの当てはめを実行します。モデルを縮小または簡素化するために使用できる統計量は数多くありますが、予測プロファイラーを自信を持って使用する前に、モデルを簡素化する必要があります。二次交互作用とはどういう意味ですか？X1*X2^2のような意味ですか？交互作用がある場合は、主効果の設定に注意する必要があります。
なお、最適化はシステム内のノイズを理解した後で行います。真の最適化を行うのであれば、因子の重要性を既に確立しているはずです。そして今、応答曲面の等高線図を作成しています。
また、応答変数が1つしかない状況というのは非常に珍しいと思います。このような状況は今まで見たことがありません。私たちは多変量の世界に生きています。
バイオプロセスの最適化について統計学ではよくあることですが、この非常によくある質問に対する万能なアプローチはありません。まず最初にすべきことは、計画のベースとなったモデル全体を適合させることです。次に、p値が0.05未満であるという理由で項を単に削除するのではなく、AICcやPRESS（どちらもJMPで利用可能）など、より堅牢な予測に適した他のモデル選択基準を検討することができます。もう1つの選択肢は、効果サイズ（JMPマーケットプレイスには、これらを計算できるアドインがあります）を確認して、実用的な重要性をより正確に把握することです。つまり、p値が0.049ではなく0.051であるという理由で項を削除するだけでは十分ではありません。効果の遺伝を確実に適用することも一般的な方法です（主効果自体は有意でなくても、2次またはそれとの交互作用が有意な場合は、主効果をモデルに保持します）。新しいモデルを選択した後は、通常の診断チェックをすべて実行することが重要です。
最後の重要なステップは、応答を最適化するために因子をどのような設定に固定するかを決定することです。特に、モデルに含めなかった因子についてです。これは非常に重要なステップであり、多くの場合、統計的知識と同じくらい多くの主題に関する知識が必要になります。理論上、手元にあるデータから、ある項が特定の応答のモデルに含まれていないことが示唆される場合、応答の平均は研究対象の効果の空間全体でほぼ一定になります（ただし、これは多くのことを前提としています。特に、収集したデータが全体の母集団を代表していること、そして、プロセスを記述する他の因子が除外されていて、項にバイアスを与えたり、除外した効果と交互作用を起こしたりしていないことを前提としています）。したがって、平均を効果の範囲の中間点に設定するのが良いと考える人もいるでしょう。プロセスがうまく制御できると分かっている点（つまり、変動が最小）に設定することも、より安価で実行しやすい水準に設定することもできます。望ましさに基づいて最適化すれば、すべての因子の設定が得られるように、すべての主効果のみを含めることもできます。私はこれらのアプローチやその他のアプローチが使用されているのを見たことがあります。
これは、この問題に対処するための単なる考え方の 1 つに過ぎず、他の人には異なる/追加の意見があるかもしれません。
