Ciao,
Sto utilizzando JMP Student Edition 19.1.4 per analizzare i dati funzionali provenienti da un esperimento cinetico.
Il mio disegno sperimentale si basa su un modello Box-Behnken a 3 fattori. So che i fattori sperimentali hanno effetti significativi sulle risposte, ma questi effetti possono variare nel tempo. Pertanto, sono interessato non solo alla risposta in un punto temporale specifico, ma anche a come i profili cinetici cambiano in funzione delle condizioni sperimentali.
Ho effettuato 15 prove sperimentali, con misurazioni effettuate in 10 punti temporali, da circa 0,5 h a 24 h. Ho utilizzato Functional Data Explorer con un modello B-spline e VCG per modellare la cinetica.
Il modello sembra adattarsi ragionevolmente bene ai dati sperimentali e JMP fornisce curve di adattamento per ogni singola prova. Vorrei ora verificare se è possibile utilizzare queste funzioni di adattamento per ottenere valori stimati in punti temporali non misurati sperimentalmente, in particolare tra 7 e 24 ore.
Come analisi aggiuntiva, ho utilizzato i punteggi delle componenti principali funzionali (CPF) ottenuti dal Functional Data Explorer come risposte in un'analisi di metodologia di superficie di risposta (RSM). Ciò mi ha permesso di studiare come i miei fattori sperimentali influenzano le caratteristiche principali della cinetica.
Tuttavia, non sono sicuro di quale sia il modo più appropriato per procedere da qui. Idealmente, vorrei ottenere il modello funzionale adattato per ogni singola prova e usarlo per stimare la risposta in punti temporali intermedi, piuttosto che semplicemente interpolare le osservazioni grezze.
Non riesco a trovare un modo per esportare la funzione continua adattata o per ottenere previsioni in punti temporali arbitrari dall'Esplora dati funzionali.
Esiste un modo per estrarre la funzione B-spline adattata (o i coefficienti necessari) per ogni singola esecuzione in JMP Student Edition?
Ancora più importante, l'utilizzo delle funzioni B-spline adattate in questo modo rappresenterebbe un approccio statisticamente appropriato per stimare i valori tra i punti temporali sperimentali? Oppure esisterebbe un metodo migliore all'interno di JMP per ottenere queste previsioni?
Sarei inoltre grato per qualsiasi consiglio sull'adeguatezza del mio approccio generale (utilizzare il modello funzionale per descrivere la cinetica e poi utilizzare i punteggi CPF nella RSM) per questo tipo di disegno sperimentale.
Grazie per qualsiasi consiglio o suggerimento.
Consiglio il video "Functional DOE: Progettazione funzionale degli esperimenti: un'introduzione " (saltate al minuto 7:15 per vedere questa funzione specifica).
È possibile utilizzare il Profiler DOE funzionale per esplorare i valori "interpolati", ovvero previsti dal modello, della curva anche nelle regioni in cui non sono presenti dati. Dal menu Triangolo Rosso dell'Analisi DOE funzionale , è quindi possibile salvare la formula di previsione come colonna nella tabella dei dati.
Se desideri testarlo su un set di dati di esempio: Guida > Indice di esempio > Mill DOE.jmp
(Se si desiderano solo curve interpolate per ciascun ID curva, senza considerare i fattori DOE: Menu Triangolo Rosso sotto B-Spline > Riepiloghi funzioni > Salva riepiloghi )
