Ronald Snee和Roger Hoerl寫了一本書配方開發策略 。它的目的是幫助科學家和工程師成功創造配方快速有效。
以下提示來自這本新書，其重點是提供成功進行化學，生物技術和製藥行業配方研究所需的基本信息：
雖然大多數期刊文章提供的混合物實驗和模型僅涉及配方組分，但大多數實際應用還涉及過程變量，如溫度，壓力，流速等。在這種情況下，我們應該如何修改我們的實驗和建模策略？關鍵考慮因素是配方組分和過程變量是否相互作用。如果沒有相互作用，則可以使用添加劑模型，獨立擬合混合物和過程效果：
c（x，z）= f（x）+ g（z），其中1
f（x）是混合模型，g（z）是過程變量模型。也可以使用獨立設計。但是，根據我們的經驗，混合物和過程變量之間通常存在相互作用。在這種情況下我們該怎麼做？這種相互作用通常通過用乘法模型替換等式1中的加法模型來建模：
c（x，z）= f（x）* g（z）2
請注意，此乘法模型在參數中實際上是非線性的。因此，包括Cornell（2002）在內的大多數作者建議將等式2中的f（x）和g（z）中的各個項相乘，從而創建線性混合模型。然而，這往往是一個大型模型，因為線性化版本c（x，z）中的項數將是f（x）乘以g（z）中的數字。在Cornell（2002）著名的魚肉餅實驗中，有三個混合變量（7個術語）和三個過程變量（8個術語），但線性化的c（x，z）有7 * 8 = 56個術語，需要56個運行混合設計。
Snee等人最近的研究。（2016）已經表明，通過考慮參數中非線性的混合模型，可以顯著減少所需的術語數量，並因此減少所需設計的尺寸，通常在50％的量級。例如，如果我們將方程2直接擬合為非線性模型，那麼要估計的項數是f（x）中的數加上g（z）中的數;在魚餡餅盒中7 + 8 = 15。Snee等人。（2016）使用真實數據表明，這種方法通常可以提供合理的模型，允許使用更小的分數混合設計。因此，我們建議採用整體順序策略，包括初始使用分數設計和非線性模型，但可以選擇在必要時轉移到線性化模型。
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你可以看一個免費章節從書中了解作者羅納德D. Snee 和 Roger W. Hoerl 。此外，這種方法的細節可以在Snee和Hoerl的書（2016）的第9章中找到。
參考
- 康奈爾大學，JA （2002年），混合物實驗：混合數據的設計，模型和分析，第3版 ，John Wiley＆Sons，紐約霍博肯。
- Snee，RD，Hoerl，RW和Bucci，G。（2016），“混合實驗與過程變量的統計工程方法” 質量工程 ，28：3,263-279。
- RW，RD和Hoerl，RW （2016），配方開發策略：使用JMP的分步指南 ，SAS Institute，Cary，NC。
