Hola,
Estoy utilizando JMP Student Edition 19.1.4 para analizar datos funcionales de un experimento cinético.
Mi diseño experimental se basa en un diseño Box-Behnken de tres factores. Sé que los factores experimentales influyen significativamente en las respuestas, pero estos efectos pueden variar con el tiempo. Por lo tanto, me interesa no solo la respuesta en un momento específico, sino también cómo cambian los perfiles cinéticos en función de las condiciones experimentales.
Realicé 15 ensayos experimentales, con mediciones tomadas en 10 momentos diferentes, desde aproximadamente 0,5 h hasta 24 h. Utilicé Functional Data Explorer con un modelo B-spline y VCG para modelar la cinética.
El modelo parece ajustarse razonablemente bien a los datos experimentales, y JMP proporciona curvas ajustadas para cada ejecución individual. Ahora me gustaría investigar si es posible utilizar estas funciones ajustadas para obtener valores estimados en momentos que no se midieron experimentalmente, en particular entre las 7 y las 24 horas.
Como análisis adicional, utilicé las puntuaciones de los componentes principales funcionales (CPF) obtenidas del Explorador de Datos Funcionales como respuestas en un análisis de Metodología de Superficie de Respuesta (RSM). Esto me permitió investigar cómo mis factores experimentales afectan las características principales de la cinética.
Sin embargo, no estoy seguro de cuál sería la forma más apropiada de proceder a partir de aquí. Idealmente, me gustaría obtener el modelo funcional ajustado para cada ejecución individual y usarlo para estimar la respuesta en puntos temporales intermedios, en lugar de simplemente interpolar las observaciones originales.
No encuentro la manera de exportar la función ajustada continua ni de obtener predicciones en puntos temporales arbitrarios desde el Explorador de datos funcionales.
¿Existe alguna forma de extraer la función B-spline ajustada (o los coeficientes necesarios) para cada ejecución individual en JMP Student Edition?
Más importante aún, ¿sería el uso de las funciones B-spline ajustadas de esta manera un enfoque estadísticamente apropiado para estimar valores entre los puntos temporales experimentales? ¿O existiría una mejor manera dentro de JMP de obtener estas predicciones?
También agradecería cualquier consejo sobre si mi enfoque general (utilizar el modelo funcional para describir la cinética y luego usar las puntuaciones CPF en RSM) es apropiado para este tipo de diseño experimental.
Gracias por cualquier orientación o sugerencia.
Recomiendo el libro "Functional DOE: Functional Design of Experiments -- A Primer" (vea el minuto 7:15 para ver esta función específica).
Puedes usar el Perfilador DOE funcional para explorar los valores "interpolados" (es decir, los predichos por el modelo) de tu curva, incluso en regiones donde no hay datos. Desde el menú Triángulo Rojo del Análisis DOE Funcional , puedes guardar la fórmula de predicción como una columna en tu tabla de datos.
Si desea probar esto con un conjunto de datos de ejemplo: Ayuda > Índice de ejemplos > Mill DOE.jmp
(Si solo desea curvas interpoladas para cada ID de curva, sin tener en cuenta los factores DOE: Menú Triángulo Rojo en B-Spline > Resúmenes de funciones > Guardar resúmenes )
