こんにちは、
私はJMP Student Edition 19.1.4を使用して、速度論実験から得られた機能データを解析しています。
私の実験計画は、3因子ボックス・ベンケン計画に基づいています。実験因子が反応に大きな影響を与えることは分かっていますが、これらの影響は時間とともに変化する可能性があります。そのため、特定の時点での反応だけでなく、実験条件に応じて反応速度プロファイルがどのように変化するかにも関心があります。
実験は15回実施し、約0.5時間から24時間までの10の時点で測定を行いました。反応速度論のモデル化には、BスプラインモデルとVCGを用いたFunctional Data Explorerを使用しました。
このモデルは実験データにかなりよく適合しているようで、JMPは各実験ごとに適合曲線を提供してくれます。そこで、これらの適合関数を用いて、実験的に測定されていない時点、特に7時間から24時間の間の推定値を取得できるかどうかを検討したいと思います。
追加分析として、機能データエクスプローラーから得られた機能主成分スコア（CPF）を応答変数として、応答曲面法（RSM）分析を実施しました。これにより、実験因子が反応速度論の主要な特徴にどのように影響するかを調べることができました。
しかし、ここから先、どのような方法が最も適切なのか確信が持てません。理想としては、生の観測値を単純に補間するのではなく、各実行ごとに適合させた関数モデルを取得し、それを用いて中間時点での応答を推定したいと考えています。
関数データエクスプローラーから、連続的に適合させた関数をエクスポートしたり、任意の時点での予測値を取得したりする方法を見つけることができません。
JMP Student Editionで、個々の実行ごとに適合したBスプライン関数（または必要な係数）を抽出する方法はありますか？
さらに重要なのは、このように適合させたBスプライン関数を用いることは、実験時点間の値を推定する上で統計的に適切なアプローチと言えるだろうか？あるいは、JMP内でこれらの予測値を得るためのより良い方法があるだろうか？
また、私の全体的なアプローチ（機能モデルを用いて反応速度を記述し、その後、応答曲面法（RSM）でCPFスコアを用いる）が、この種の実験計画に適しているかどうかについて、ご意見をいただければ幸いです。
ご指導やご提案をいただければ幸いです。
機能的実験計画法（Functional DOE）をお勧めします。機能的実験計画法入門（この特定の機能については7:15までスキップしてください）
機能的DOEプロファイラを使用すると、データのない領域でも、曲線の「補間」値、つまりモデル予測値を調べることができます。機能的DOE分析の赤い三角形メニューから、予測式をデータテーブルの列として保存できます。
サンプルデータセットでテストする場合は、 [ヘルプ] > [サンプルインデックス] > [Mill DOE.jmp] を選択してください。
（DOE係数を考慮せずに、各曲線IDの補間曲線のみが必要な場合は、 Bスプラインの下にある赤い三角形メニュー> 関数サマリー > サマリーの保存を選択してください。）
